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Enregistrement W4362510948 · doi:10.1002/admi.202202430

FIB‐SEM and ToF‐SIMS Analysis of High‐Temperature PEM Fuel Cell Electrodes

2023· article· en· W4362510948 sur OpenAlexaff
Michael Braig, Niklas H. Deissler, Ildiko Lüdeking, Fabian Regnet, Nico Bevilacqua, Roswitha Zeis

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials Interfaces · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesCenter of Excellence for Learning in Education, Science and Technology
Mots-clésMaterials scienceElectrolyteMembrane electrode assemblyElectrodeScanning electron microscopeCathodeSecondary ion mass spectrometryProton exchange membrane fuel cellChemical engineeringFocused ion beamNanometreAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyIonMass spectrometryComposite materialFuel cellsChromatographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The phosphoric acid (PA) distribution in the electrodes is a crucial factor for the performance of high‐temperature polymer electrolyte fuel cells (HT‐PEM FCs). Therefore, understanding and optimizing the electrolyte distribution is vital to maximizing power output and achieving low degradation. Although challenging, tracking the PA in nanometer‐sized pores is essential because most active sites in the commonly used carbon black‐supported catalysts are located in pores below 1 µm. For this study, a cell is operated at 200 mA cm−2 for 5 days. After this break‐in period, the cathode is separated from the membrane electrode assembly and subsequently investigated by cryogenic focused ion beam scanning electron microscopy (cryo FIB‐SEM) coupled with energy‐dispersive X‐ray spectroscopy (EDX) and time‐of‐flight secondary ion mass spectrometry (ToF‐SIMS). PA is located on the surface and in the bulk of the cathode catalyst layer. In addition, the PA distribution can be successfully linked to the gas diffusion electrode morphology and the binder distribution. The PA preferably invades nanometer‐sized pores and is uniformly distributed in the catalyst layer.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0040,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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