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Enregistrement W3134955126 · doi:10.1149/1945-7111/abb8f8

A Novel Interdigitated Electrode Design and Methodology for the Measurement of Ionic Conductivity of Ionomer Thin Film on Carbon Substrate

2020· article· en· W3134955126 sur OpenAlexafffund
Udit N. Shrivastava, Dhwaj Khattar, Chito Kendrick, Kunal Karan

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNafionIonomerMaterials scienceConductivityElectrodeDielectric spectroscopyThin filmSubstrate (aquarium)Chemical engineeringGlassy carbonElectrochemistryComposite materialAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyCyclic voltammetryChemistryPolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we introduce a new design of the interdigitated electrode (IDE) for the measurement of conductivity of ionomer thin film on the planar carbon surface, which is relevant to many electrochemical systems including fuel cells. The design is an advancement over commonly used SiO 2 substrate based IDE, previously employed for Nafion thin film conductivities. Electrochemical impedance spectroscopy technique was applied to measure the conductivity of 55 nm thick Nafion film on carbon surface. Through complementary modeling work using equivalent circuit, we identify that the competition between the double layer capacitances at ionomer/carbon and ionomer/electrode interfaces can mask the conventionally observed high-to-medium impedance arc observed for Nafion films on SiO 2 substrate. This problem can be circumvented by using electrochemically active Pt electrode in hydrogen environment. Hence, this systematic study describes a method to determine the thin film conductivity on carbon substrate.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,177 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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