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Enregistrement W4319296673 · doi:10.1021/acsmaterialslett.2c01046

A Deeper Understanding of H<sub>2</sub> Evolution Entirely from Water via Diborane Hydrolysis

2023· article· en· W4319296673 sur OpenAlexaff
Xiang Liu, Xinyu Zhang, Gaixia Zhang, Shuhui Sun, Dong‐Sheng Li

Notice bibliographique

RevueACS Materials Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen Storage and Materials
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesHigher Education Discipline Innovation ProjectNatural Science Foundation of Hubei ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDiboraneAmmonia boraneHydrolysisChemistryBoranesHydrogenSodium borohydrideHydrogen storageGravimetric analysisChemical engineeringOrganic chemistryInorganic chemistryCatalysisBoron

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen (H 2 ) has drawn extensive attention due to its superior gravimetric capacity density and eco-friendly nature. Nowadays, hydrogen is mainly produced by the steam reforming of natural gas, a process that leads to massive emissions of greenhouse gases. Very recently, H 2 evolution upon hydrolysis of diboranes (e.g., B 2 (OH) 4 and B 2 pin 2 ) is promising because both H atoms of the released H 2 are obtained from water. This is different from the hydrolysis of sodium borohydride, dimethylaminoborane, ammonia borane, and tetramethyldisiloxane, where an H 2 is generated with only one H atom from H 2 O and the other one from hydrogen storage materials. Importantly, diborane hydrolysis in D 2 O could provide an easy and simple method for D 2 evolution. In this minireview, an overview of H 2 evolution upon diborane hydrolysis with an extraordinary emphasis on the recent developments in mechanism study and applications is presented. The future research emphasis and perspectives of H 2 evolution upon diborane hydrolysis have been suggested for commercialization as well.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,197 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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