High-performance porous 3D Ni skeleton electrodes for the oxygen evolution reaction in AEMWEs
Notice bibliographique
Résumé
A key component of green hydrogen production technologies is the fabrication of large-scale electrodes 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 cm2 Ni-based electrode skeletons. As-deposited SWIS-sprayed Ni skeleton electrodes had 28% porosity. A further increase in porosity up to 43% was achieved by CS deposition of Ni-Al spheroidal powder made of an aluminum core encapsulated in a nickel shell, with subsequent leaching of Al. The resulting electrode showed good structural and mechanical integrity. For the more porous CS skeleton electrodes, the electrochemically active surface area was increased by a factor of 2100 compared to the bulk Ni plate. The overpotential at 10 mA cm-2 of the more active leached CS-deposited skeleton electrode was 250 mV, compared to 296 for a commercially Ni foam with 90% porosity and 365 mV for a Ni plate electrode. These coatings are an effective methodology for the preparation of 3D Ni skeleton electrodes.
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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 | 0,000 | 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 ».