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Enregistrement W4398148001 · doi:10.1016/j.carbpol.2024.122299

Alternative proton exchange membrane based on a bicomponent anionic nanocellulose system

2024· article· en· W4398148001 sur OpenAlexafffund
Fernanda Brito dos Santos, Joice Jaqueline Kaschuk, Gabriel Banvillet, Adel Jalaee, Orlando J. Rojas, E. Johan Foster

Notice bibliographique

RevueCarbohydrate Polymers · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésNanocelluloseThermal stabilityMembraneMaterials scienceChemical engineeringPolymerProton exchange membrane fuel cellElectrolytePolymer chemistryChemistryCelluloseComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As integral parts of fuel cells, polymer electrolyte membranes (PEM) facilitate the conversion of hydrogen's chemical energy into electricity and water. Unfortunately, commercial PEMs are associated with high costs, limited durability, variable electrochemical performance and are based on perfluorinated polymers that persist in the environment. Nanocellulose-based PEMs have emerged as alternative options given their renewability, thermal and mechanical stability, low-cost, and hydrophilicity. These PEMs take advantage of the anionic nature of most nanocelluloses, as well as their facile modification with conductive functional groups, for instance, to endow ionic and electron conductivity. Herein, we incorporated for the first time two nanocellulose types, TEMPO-oxidized and sulfonated, to produce a fully bio-based PEM and studied their contribution separately and when mixed in a PEM matrix. Sulfonated nanocellulose-based PEMs are shown to perform similarly to commercial and bio-based membranes, demonstrating good thermal-oxidative stability (up to 190 °C), mechanical robustness (Young's modulus as high as 1.15 GPa and storage moduli >13 GPa), and high moisture-uptake capacity (ca. 6330 % after 48 h). The introduced nanocellulose membranes are shown as promising materials for proton-exchange material applications, as required in fuel cells.

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)0,000
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 enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,194 · 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'admission2
Résumé présentoui

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