Silica containing composite anion exchange membranes by sol–gel synthesis: a short review

This short review summarizes the literature on composite anion exchange membranes (AEM) containing an organo-silica network formed by sol-gel chemistry. The article covers AEM for diffusion dialysis (DD), for electrochemical energy technologies including fuel cells and redox flow batteries, and for electrodialysis. By applying a vast variety of organically modified silica compounds (ORMOSIL), many composite AEM reported in the last 15 years are based on poly (vinylalcohol) (PVA) or poly (2,6-dimethyl-1,4-phenylene oxide) (PPO) used as polymer matrix. The most stringent requirements are high permselectivity and water flux for DD membranes, while high ionic conductivity is essential for electrochemical applications. Furthermore, the alkaline stability of AEM for fuel cell applications remains a challenging problem that is not yet solved. Possible future topics of investigation on composite AEM containing an organo-silica network are also discussed

Stability of proton exchange membranes in phosphate buffer for enzymatic fuel cell application: hydration, conductivity and mechanical properties

Proton-conducting ionomers are widespread materials for application in electrochemical energy storage devices. However, their properties depend strongly on operating conditions. In bio-fuel cells with a separator membrane, the swelling behavior as well as the conductivity need to be optimized with regard to the use of buffer solutions for the stability of the enzyme catalyst. This work presents a study of the hydrolytic stability, conductivity and mechanical behavior of different proton exchange membranes based on sulfonated poly(ether ether ketone) (SPEEK) and sulfonated poly(phenyl sulfone) (SPPSU) ionomers in phosphate buffer solution. The results show that the membrane stability can be adapted by changing the casting solvent (DMSO, water or ethanol) and procedures, including a crosslinking heat treatment, or by blending the two ionomers. A comparison with Nafion(TM) shows the different behavior of this ionomer versus SPEEK membranes

Desarrollo de un componente de analítica para la clasificación de textos cortos dirigido a un proyecto institucional e integrable en una plataforma Web

Auxiliar de InvestigaciónLa clasificación de texto es una de las áreas de estudio de la disciplina del aprendizaje de máquina (en inglés Machine Learning) en donde se busca, posterior a una etapa de entrenamiento, predecir una categoría para datos de entrada que no hayan sido clasificados previamente. La longitud de los textos cortos, puede conllevar a una pérdida en la precisión de los resultados entregados por el proceso de clasificación de texto, ya que la cantidad de características aprovechables disminuye. Por lo tanto, se busca explorar una solución que permita realizar tareas de clasificación de textos cortos, con un nivel de precisión cercano al 80 %. Se desarrolló un componente de clasificación de textos cortos en el lenguaje de programación Python, haciendo uso del framework Flask el cual permite peticiones a través de un API y realiza la clasificación datasets que cumplan con el formato de entrada. Se probaron los resultados de este trabajo mediante el uso de publicaciones extraídas desde cuentas de Twitter, debido a la restricción sobre la longitud de sus publicaciones. La clasificación se realizó mediante el uso de algoritmos de aprendizaje supervisado, y en el mejor de los casos, la precisión obtenida fue cercana al 85 %.1. INTRODUCCIÓN 2. MARCO DE REFERENCIA 3. METODOLOGÍA 4. ESTADO DEL ARTE 5. DESARROLLO 6. RESULTADOS 7. CONCLUSIONES 8. TRABAJO FUTURO BIBLIOGRAFÍA ANEXOSPregradoIngeniero de Sistema

Aprendizajes y prácticas educativas en las actuales condiciones de época: COVID-19

“Esta obra colectiva es el resultado de una convocatoria a docentes, investigadores y profesionales del campo pedagógico a visibilizar procesos investigativos y prácticas educativas situadas en el marco de COVI-19. La misma se inscribe en el trabajo llevado a cabo por el equipo de Investigación responsable del Proyecto “Sentidos y significados acerca de aprender en las actuales condiciones de época: un estudio con docentes y estudiantes de la educación secundarias en la ciudad de Córdoba” de la Facultad de Filosofía y Humanidades. Universidad Nacional de Córdoba. El momento excepcional que estamos atravesando, pero que también nos atraviesa, ha modificado la percepción temporal a punto tal que habitamos un tiempo acelerado y angustiante que nos exige la producción de conocimiento provisorio. La presente publicación surge como un espacio para detenernos a documentar lo que nos acontece y, a su vez, como oportunidad para atesorar y resguardar las experiencias educativas que hemos construido, inventado y reinventando en este contexto. En ella encontrarán pluralidad de voces acerca de enseñar y aprender durante la pandemia. Este texto es una pausa para reflexionar sobre el hacer y las prácticas educativas por venir”.Fil: Beltramino, Lucia (comp.). Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Filosofía y Humanidades. Escuela de Archivología; Argentina