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Enregistrement W4416509715 · doi:10.1007/s41918-025-00256-x

A Review of Diagnostic Tools for Evaluating Porous Transport Layers for Proton Exchange Membrane (PEM) Water Electrolysis

2025· article· en· W4416509715 sur OpenAlexafffund
Aroune Ghadbane, Xiao‐Zi Yuan, Alison Platt, Ali Malek, Nima Shaigan, Marius Dinu, Samaneh Shahgaldi, Khalid Fatih

Notice bibliographique

RevueElectrochemical Energy Reviews · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresBC Innovation Council
Organismes subventionnairesOffice of Energy Research and DevelopmentNational Research Council Canada
Mots-clésElectrolysisProton exchange membrane fuel cellElectrolysis of waterPorosityCharacterization (materials science)Work (physics)Layer (electronics)Electrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As a key component of the proton exchange membrane water electrolyzer (PEMWE), the porous transport layer (PTL) not only provides mechanical support but also facilitates the supply of reactants to the electrode and the removal of produced gases and ensures efficient electrical and thermal management. Commercially available PTLs are often repurposed for other applications, such as filtration, and are not specifically tailored for PEMWE applications. Given this context, research output on PTL development has increased notably in recent years. Optimized, structured PTLs with preferred properties require applicable, relevant, and convenient diagnostic tools for PTL material development. As such, this work aims to identify and review a wide range of techniques for evaluating developed PTLs, including electrochemical techniques, custom-engineered cells, operando diagnosis, ex situ characterization, and postmortem analysis. By providing detailed information on these characterization techniques, this review aims to catalyze further research and development in the academic and industrial sectors, enhancing the understanding, development, and quality control of PTL components. Graphical Abstract

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,279 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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