Doped Ceria Nanoparticles with Reduced Solubility and Improved Peroxide Decomposition Activity for PEM Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
Ceria nanoparticles (NPs) have unique catalytic properties which make them suited to scavenge degrading radical species and their precursor peroxides during PEM fuel cell operation. However, in the acidic environment of the fuel cell, ceria dissolves and the resulting cations migrate within the MEA, causing performance and durability losses. In this work, ex situ testing was used to evaluate the peroxide decomposition, selectivity towards radical generation, and solubility of Gd, Pr, and Zr-doped ceria NPs over a range of crystallite sizes and dopant levels. These doped materials exhibit better peroxide scavenging activity and dissolution resistance than undoped ceria. In these materials, activity is largely governed by increased surface area due to high internal porosity at smaller crystallite sizes compared to undoped ceria. Of the compounds tested, ceria NPs doped with 15 at% Zr (10 nm) and 5 at% Pr (17 nm) exhibited greater dissolution resistance than undoped ceria. Stabilization of the former doped NPs is attributed to crystallite agglomeration, while the increased stability of the latter is proposed to be due to its internally-porous, mesoscale structure suggested by its sorption isotherm. Both materials are more dissolution-resistant and active peroxide decomposers compared to undoped ceria but exhibit increased byproduct radical generation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».