The Design of Low Pt Loading Electrodes for Use in Fuel Cell-Based Breath Alcohol Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Modern breath alcohol sensors (BrAS) employ an electrochemical sensor based upon fuel cell technology. These devices closely mimic power generating fuel cell technology from 30 years ago, with each electrode containing massive amounts of Pt black catalyst (∼10−20 mg cm−2). Here we report low-loading gas diffusion electrodes (GDE) fabricated using 40% Pt/C and studied the impact of Pt loading on sensor performance. The optimal loading was determined to be ca. 1 mgPt cm−2, which gives the optimal balance between Pt utilization and ethanol sensitivity. The ethanol sensitivity performance achieved with the GDE paired with a Nafion membrane was similar to that achieved with a commercial MEA that employs a Pt loading of 13.7 mg cm−2 and a PVC membrane. When paired with porous-PVC membranes our GDEs showed even greater sensitivity, readily exceed that of the commercial MEA despite the fact it employs 92% less Pt. The highest sensitivity was achieved when the GDE was paired to a gold-coated PVC membrane (Au-PVC), where the thin layer of gold is believed to enhance the membrane∣electrode interface. Thus, this sensor composition is proposed as a viable lower-cost alternative to the high-loading Pt black electrodes currently used in commercial BrAS technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».