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Enregistrement W4399477014 · doi:10.1016/j.coelec.2024.101553

Electrocatalysts for the oxidation of ethanol in proton exchange membrane fuel cells, electrolysis cells, and sensors

2024· article· en· W4399477014 sur OpenAlexafffund
Peter G. Pickup, E. Bradley Easton

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Electrochemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensOntario Tech UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectrolysisAcetaldehydeEthanol fuelProton exchange membrane fuel cellDirect-ethanol fuel cellChemistryEthanolCatalysisCommodity chemicalsHydrogen productionFuel cellsNanotechnologyMaterials scienceChemical engineeringElectrodeOrganic chemistryEngineeringElectrolyte

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The potential for direct ethanol fuel cells (DEFCs) to provide sustainable, widely accessible power has driven development electrocatalysts for the ethanol oxidation reaction (EOR) over several decades. However, low power output, low efficiencies, and the production of acetic acid and acetaldehyde byproducts has caused progress to stall. Consequently, interest in this area is transitioning to electrolysis of ethanol to produce green hydrogen and commodity chemicals. Concurrently, applications of DEFC as breath alcohol sensors in breathalyzers are increasing, and this has become an established commercial market for EOR catalysts. Progress in the development of these technologies has been hampered by the limited number of catalysts that have been evaluated in proton exchange membrane cells, the paucity of data on product distributions, and limited gas-phase-sensing studies.

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 enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,727

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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