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Enregistrement W4308458320 · doi:10.1016/j.jcat.2022.10.025

Improving the ORR performance by enhancing the Pt oxidation resistance

2022· article· en· W4308458320 sur OpenAlexaff
Ruoyu Xu, Liqun Kang, Konstantinos G. Papanikolaou, Bolun Wang, Sushila Marlow, Qian He, Peng Zhang, Jianfang Wang, Dan J. L. Brett, Michail Stamatakis, Feng Ryan Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Catalysis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilChina Scholarship CouncilRoyal Society
Mots-clésChemistryCatalysisDissolutionProton exchange membrane fuel cellAlloyX-ray absorption fine structureChemical engineeringOstwald ripeningAdsorptionElectrochemistryPlatinumPhysical chemistryElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proton exchange membrane fuel cells require oxygen reduction catalysts with high activity and stability. Pt based alloy materials are most widely applied ORR catalyst due to its high intrinsic activity, but usually suffer from rapid deactivation as a result of particle agglomeration, detachment, Ostwald ripening and/or Pt dissolution. Here we investigate the degradation of the PdPt alloys via in situ X-ray absorption fine structure, Δ μ analysis, identical location-electron microscopy and DFT calculations. We conclude that the origin of high activity and stability of the PdPt catalyst stems from the oxidation resistance of metallic Pt, forming mainly surface adsorbed O species at high potentials. Two stage degradation process are observed, showing an evolution of dynamic surface dependent ORR performance along with the deactivation process. The careful design of Pt alloy structure leads to controlled surface oxygen behaviours. This opens a new way to increase the lifespan of fuel cells and improve the Pt utilization efficiency.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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