Quantitative analysis of iron residue in potassium hydroxide: A time-dependent study
Notice bibliographique
Résumé
Iron (Fe) contamination in potassium hydroxide (KOH) poses a significant challenge for the reliability of membrane based alkaline electrolysis systems (AEMWE) due to its influence on electrocatalytic behaviour and system stability. The dissolution of Fe from cell components or as an electrolyte impurity can affect membrane resistivity, produce short circuit pathways, and result in anomalous deposition within the system. The objective of this study is to compare various benchmark purification methods and develop a simple, effective, and accelerated protocol for Fe removal using a 3 electrode Pt-mesh setup. Fe residues in KOH were quantified using Inductively Coupled Plasma-Optical Emission Spectrometry (ICP-OES) over a 24-h pre-electrolysis period. The results indicated that Fe levels dropped significantly within the first two hours of pre-electrolysis. By combining acid washing and holding at open-circuit potential (OCP) in Fe-free KOH, Pt mesh was shown to be capable of reducing Fe levels in contaminated KOH solutions to near-zero levels within 2 h. • Pre-electrolysis protocol reduces Fe in KOH to near zero levels in under 2 h. • Pt mesh is an effective and highly reusable electrode for purifying KOH. • Iron deposits onto Pt rapidly within the first 30 min of pre-electrolysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».