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Enregistrement W3195362236 · doi:10.48336/vam4-9q64

Hydrodynamic studies of the electrochemical oxidation of organic fuels

2022· dissertation· en· W3195362236 sur OpenAlexaff
Azam Sayadi

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDirect-ethanol fuel cellAnodeElectrolysisMethanolElectrochemistryFormic acidAlcohol fuelBulk electrolysisCatalysisChemical engineeringMaterials scienceChemistryCyclic voltammetryProcess engineeringProton exchange membrane fuel cellElectrodeOrganic chemistryElectrolyteEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A clear understanding of small organic molecules (SOM) electrochemical oxidation opens a great opportunity for breakthrough in the development of fuel cell technology. SOM such as formic acid, methanol, and ethanol can produce electrical power through their oxidation in the fuel cell's anode. These molecules are also known as organic fuels and theoretically have the potential to produce close to 100% energy efficiency in a fuel cell. However, fast and complete oxidation of some organic fuels, such as ethanol, has not been achieved at this time, and has led to a dramatic decrease in the level of fuel cell efficiency. Therefore, a comprehensive study of the electrocatalytic oxidation mechanisms of organic fuels as well as a determination of the average number of transferred electrons (nₐᵥ) are crucial for the enhancement of fuel cell efficiency. Hydrodynamic methods are highly effective approaches for these study purposes, and they have the ability to emulate the hydrodynamic conditions of a fuel cell anode. The main purpose of this project was establishing a simple and novel system for the assessment of various fuel cell catalysts performances in relation to formic acid, methanol and ethanol electrochemical oxidation. For this purpose, we applied two different approaches of hydrodynamic techniques, rotating disk voltammetry (RDV) and ow cell electrolysis. Also, as for fuel cells, thick catalyst layers were applied in our studies in order to obtain meaningful data which are more relevant to an actual fuel cell. We showed that RDV is a convenient and useful method for the determination of the pure kinetic component of the oxidation current which represents a catalyst activity. Also, we estimated nav for methanol and ethanol using mathematical treatments related to RDV. Two-electrode and three-electrode ow-through cells were designed to determine the mass transport and kinetic parameters of the formic acid oxidation current, which can be further extended to methanol and ethanol for nₐᵥ determination. The two-electrode ow-through cell provided for rapid collection of oxidation products and real time measurements of CO₂ for stoichiometric investigations.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,242 · 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
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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