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Enregistrement W7009003717

Développement d’un réacteur électro-membranaire utilisant l'électrolyse pour la production d'hydroxyde de lithium

2021· dissertation· fr· W7009003717 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesMitacs
Mots-clésLithium (medication)PyrometallurgyPollution preventionSugar industry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au cours des dernières années, le développement des batteries Li-ion a révolutionné nos modes de vie. Compte tenu de la croissance exponentielle en batteries, le besoin se répercute sur les matériaux de base, qui sont entre autres, synthétisés à partir de sels de lithium de haute pureté. Nemaska Lithium, une entreprise partenaire du projet, est reconnue en tant que nouveau producteur d’hydroxyde de lithium, par l’entremise d’un procédé électromembranaire breveté. Comparativement au procédé conventionnel, la solution mise en place est l’une des méthodes la plus économique et écologique à l’échelle mondiale. Dans le but de diminuer encore plus les coûts énergétiques du procédé, l’usage d’une anode dépolarisée à l’hydrogène ((ADH); H2(g) ⇄ 2H+(aq) +2é; E=0,00 V) est considérée. Cette approche demande une certaine compréhension et optimisation de l’électrode à des fins d’adaptation pour l’électrolyse. Ainsi, ce travail tant fondamental qu’appliqué a été réalisé afin d’étudier les phénomènes se produisant à l’ADH. Dans un premier temps, une étude portée sur la cinétique de réaction de l’oxydation de l’hydrogène à l’aide d’une électrode à disque tournant est réalisée. L’influence d’ions lithium et d’une couche catalytique composite sur l’efficacité de la réaction a ainsi pu être démontrée. L’identification des limitations du système a ensuite permis l’optimisation de l’ADH à l’aide d’un plan d’expérience. L’ADH est composée d’un ionomère, d’un catalyseur et d’un support à catalyseur, qui ont des propriétés intrinsèques ayant un impact direct sur l’efficacité et la durabilité de celle-ci. Conséquemment, pour une étude de performance et d’optimisation, plusieurs configurations d’assemblage d’électrode à membrane (MEA) ont été considérées visant à faire varier les proportions des différentes composantes avec un plan d’expérience. Ce projet a ainsi permis l’étude menant à une meilleure compréhension d’une nouvelle technologie d’électrolyse membranaire.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations0
Publié2021
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