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Enregistrement W4301519612 · doi:10.1149/ma2018-01/31/1875

(Invited) Multifunctional Membrane Coated Electrocatalysts

2018· article· en· W4301519612 sur OpenAlexaboutno aff
Natalie Yumiko Labrador, Daniel V. Esposito

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrocatalystOverlayerNanotechnologyMaterials scienceNanoparticleElectrolyteThin filmCatalysisChemical engineeringElectrochemistryMembraneElectrodeChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrocatalysts are essential components in many emerging electrochemical technologies due to their ability to efficiently facilitate the interconversion between electrical and chemical energy. However, significant improvements in the stability, activity, and selectivity of state-of-the-art electrocatalysts must be made if these technologies are going to play a major role in a sustainable energy future. The vast majority of electrocatalysts used in today’s commercial devices are comprised of metallic nanoparticles or thin films that are deposited onto a conductive support and partially exposed to the bulk electrolyte. By contrast, this work has explored an alternate electrocatalyst architecture in which the active electrocatalyst has been encapsulated by an ultrathin permeable overlayer. Specifically, we encapsulate Pt nanoparticle and thin film electrocatalysts with 2-20 nm thick layers of silicon oxide (SiOx) fabricated using a room temperature deposition process.[1] Through a combination of physical characterization and electroanalytical measurements, we show that these permeable overlayers can serve as nano-scale membranes that provide significant benefits for stabilizing Pt nanoparticles and imparting advanced catalytic functionalities such as poison-resistance. This work has focused on SiOx-encapsulated Pt thin films electrocatalysts for the hydrogen evolution reaction, but the membrane coated electrocatalyst architecture also has great potential as a tunable platform that can be extended to many other materials and chemistries. [1] N. Y. Labrador, X. Li, Y. Liu, J. T. Koberstein, R. Wang, H. Tan, T. P. Moffat, and D. V. Esposito, Nano Letters, 16, 6452-6459, 2016.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,016

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,216 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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