High-performance porous 3D Ni skeleton electrodes for the oxygen evolution reaction
Notice bibliographique
Résumé
A key component of green hydrogen production technologies is the fabrication of large-scale porous transport layer (PTL) for use in anion electrolyte membrane water electrolysers (AEMWEs). One strategy to achieve that goal is to manufacture Ni-based 3D electrode skeletons that can be further catalyzed to achieve high current densities at low overpotentials. In the present work, shock-wave induced spray (SWIS) and cold spray (CS) deposition techniques were used to prepare 20 cm 2 Ni-based electrode skeletons. In our experimental conditions, the porosity of coatings prepared using the SWIS deposition system and Ni powders with particle sizes D50 = 32 and 75 μm never exceeded 28%. Higher porosity could only be achieved using the CS deposition system and a spheroidal Ni–Al powder, whose particles consist of an aluminum core encapsulated in a nickel shell. After Al leaching in an alkaline solution, the resulting electrodes showed good mechanical and structural integrity with up to 41% porosity. The electrochemical active surface area of the most porous electrodes is a factor of 2100 larger than a polished Ni plate, and it has superaerophobic properties with a captive air bubble contact angle of 151°. During 1 h of electrolysis, the overpotential at 100 mA cm −2 of the most active leached Ni–Al cold spray deposited electrode was 330 mV, compared to 380 mV for a Ni foam electrode.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».