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Enregistrement W4413994086 · doi:10.1016/j.ijhydene.2025.151273

Simultaneous Ni-TiO2 coated electrodes for hydrogen evolution reaction in alkaline media

2025· article· en· W4413994086 sur OpenAlexafffund
Sümeyya Ayça, İbrahim Dinçer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Hydrogen Energy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesYildiz Teknik ÜniversitesiUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésElectrodeHydrogenChemistryInorganic chemistryMaterials scienceChemical engineeringPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen is recognized as a clean and reliable energy option, and its efficient and effective production is essential for future energy systems and their deployments. In this study, Ni and Ni-TiO 2 coatings are prepared on stainless steel substrates by co-electrodeposition at different deposition times and are evaluated for the hydrogen evolution reaction (HER) in alkaline media. The XRD and FESEM analyses confirm the beneficial role of TiO 2 incorporation. The Ni-TiO 2 electrode deposited for 7 min shows the best performance, achieving a hydrogen production rate of 51 mL cm −2 h −1 , with an energy efficiency of 21.45 %, an exergy efficiency of 21.42 %, a Faraday efficiency of 94.97 %, a Tafel slope of 0.118 V dec −1 , an exchange current density of 1.04x10 −4 A cm −2 , and a charge-transfer resistance of 0.068 Ω cm 2 . The AGREE score of 0.64 further highlights the environmental advantages. This study also represents the first application of the AGREE metric to Ni-TiO 2 co-electrodeposited electrodes. • The study demonstrates enhanced hydrogen evolution reaction (HER) activity in alkaline media. • The incorporation of TiO 2 significantly enhances HER performance through co-electrodeposition. • The best electrocatalytic efficiency was achieved with Ni-TiO 2 coated for 7 min. • The process is in line with the principles of green analytical chemistry, confirmed by AGREE analysis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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