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Record W7009003717

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

2021· dissertation· fr· W7009003717 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldEngineering
TopicAdvanced Battery Materials and Technologies
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesMitacs
KeywordsLithium (medication)PyrometallurgyPollution preventionSugar industry
DOInot available

Abstract

fetched live from 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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.008

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.174
Teacher spread0.169 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2021
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