Transition metal oxide catalytic abilities for fuel cell applications: Density functional theory (DFT) studies
Notice bibliographique
Résumé
Because of its heavy reliance on fossil fuels, the world's existing energy supply releases pollutants into the atmosphere. Researchers have conducted extensive studies on greener energy sources, particularly fuel cell technology, which generates power from electrochemical energy while emitting minimal carbon. But there are obstacles to fuel cell efficiency and commercialization, such as the slow oxygen reduction reaction (ORR) and the expensive and unstable platinum (Pt) catalysts used in fuel cell membranes. This work explores the use of tungsten oxide, cobalt, and titanium oxide nanoparticles as inexpensive, active electrocatalysts. Despite extensive research on the monoxides of these metals, their bimetallic compositions when combined with oxygen to function as fuel cell catalysts remain poorly understood. This work evaluates the catalytic capabilities of the crystallographic surfaces of these oxides using Density Functional Theory (DFT) via CASTEP and DMol3, as well as the Adsorption Locator module. These surfaces, which include CoWO4, Co3WO8, and TiWO4, have different levels of stability and reactivity when it comes to absorbing hydrogen and oxygen. This makes them potentially useful for changing the hydrogen oxidation and oxygen reduction reactions in fuel cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».