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Enregistrement W4393131775 · doi:10.1016/j.cej.2024.150670

Operando synchrotron-based X-ray study and intervention approaches of graphene-related-materials for investigating the performance and durability of HT-PEMFC

2024· article· en· W4393131775 sur OpenAlexaff
Jianuo Chen, María Pérez-Page, Christopher M. A. Parlett, Zunmin Guo, Xiaochen Yang, Zeyu Zhou, Heng Zhai, Stuart A. Bartlett, Thomas S. Miller, Stuart M. Holmes

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilDiamond Light Source
Mots-clésDurabilityProton exchange membrane fuel cellMaterials scienceGrapheneOxideChemical engineeringSynchrotronCatalysisOverheating (electricity)NanotechnologyComposite materialChemistryMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The application of high-temperature proton exchange membrane fuel cells (HT-PEMFCs) addresses challenges in water management, fuel purity, and overheating under high current density. However, phosphoric acid (PA) migration hinders their development. This study uses synchrotron-based X-ray fluorescence spectroscopy to investigate PA and catalyst migration. Interventions with single-layer graphene and electrochemically exfoliated graphene oxide improve performance and durability. X-ray absorption spectroscopy provides insights into relevant mechanisms, advancing understanding of membrane electrode assembly preparation and the intricate influences of PA and catalyst migration on performance and durability in HT-PEMFCs.

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 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 enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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