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Enregistrement W3106743190 · doi:10.3390/nano10122412

Ordered SnO2@C Flake Array as Catalyst Support for Improved Electrocatalytic Activity and Cathode Durability in PEMFCs

2020· article· en· W3106743190 sur OpenAlexaff
Zhaoyi Yang, Ming Chen, Baizeng Fang, Gaoyang Liu

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCyclic voltammetryDielectric spectroscopyCatalysisProton exchange membrane fuel cellCathodeElectrochemistryChemical engineeringNanoparticleCarbon fibersCoatingElectrodeNanotechnologyComposite materialChemistryOrganic chemistryComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pt-SnO2@C-ordered flake array was developed on carbon paper (CP) as an integrated cathode for proton exchange membrane fuel cell through a facile hydrothermal method. In the integrated cathode, Pt nanoparticles were deposited uniformly with a small particle size on the SnO2@C/CP support. Electrochemical impedance spectroscopy analysis revealed lower impedance in a potential range of 0.3–0.5 V for the ordered electrode structure. An electrochemically active surface area and oxygen reduction peak potential determined by cyclic voltammetry measurement verified the synergistic effect between Pt and SnO2, which enhanced the electrochemical catalytic activity. Besides, compared with the commercial carbon-supported Pt catalyst, the as-developed SnO2@C/CP-supported Pt catalyst demonstrated better stability, most likely due to the positive interaction between SnO2 and the carbon coating layer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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