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Enregistrement W4293221857 · doi:10.1149/1945-7111/ac5544

Effect of Lithium Sulfate on the Catalytic Activity of Pt for Hydrogen Oxidation Reaction

2022· article· en· W4293221857 sur OpenAlexafffund
Manon Faral, Nicolas Sacré, Régis Chenitz, Asmae Mokrini, Thomas Bibienne, Nicolas Laroche, Mickaël Dollé

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensNemaska Lithium (Canada)National Research Council CanadaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesMitacs
Mots-clésTafel equationChemistryLithium (medication)Inorganic chemistryElectrocatalystElectrochemistryLimiting currentCatalysisDesorptionCyclic voltammetryElectrolyteAdsorptionSulfateRotating disk electrodeHydrogenReaction mechanismElectrodePhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of Lithium sulfate on the hydrogen oxidation reaction (HOR) in 0.1 M H2SO4 electrolyte was investigated on flat Pt electrode. The Li+ concentration solutions of 0, 10, 25 and 32 g l−1 were studied using cyclic voltammetry and rotating disk electrode (RDE) techniques. The obtained results demonstrate a good repeatability and confidence in analysis method, to understand the influence of lithium sulfate on HOR for an electrocatalysis system. The electrochemical surface area, limiting current and kinetic parameters were measured and analysed using Koutecky-Levich and Tafel representations to investigates the different types of lithium sulfate interactions on the catalytic properties of Pt. In presence of Li2SO4, the H+ adsorption/desorption process, species mass-transport and kinetic current density are reduced. Furthermore, the Tafel’s slope analyse show a change of the rate-determining steps for HOR mechanism. More detailed results of the kinetic analysis and lithium impact on the studied systems are discussed in this work.

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 seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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