Efficient Anodes for Direct Methanol and Formic Acid Fuel Cells: the Synergy Between Catalyst and Three-Dimensional Support
Notice bibliographique
Résumé
The synergy between three-dimensional support (graphite felt uncompressed thickness 2 mm , GF) and Pt – Ru catalyst preparation method afforded a four times reduction of the catalyst load in direct methanol fuel cell (DMFC) anodes while improving the power density compared to both the catalyst-coated membrane (CCM) and catalyst-coated diffusion layer designs (CCDL). In DMFC experiments the Pt – Ru ( 10 g m − 2 ) ∕ GF anode generated a maximum power density of 741 W m − 2 at 333 K compared to 703 and 278 W m − 2 obtained with CCM and CCDL, respectively, both with 40 g m − 2 Pt – Ru load. In direct formic acid fuel cell experiments at 333 K and 1 M HCOOH concentration, the maximum power density using the Pt – Ru ( 10 g m − 2 ) ∕ GF anode reached 860 W m − 2 , compared to 526 W m − 2 with CCM. A micellar solution composed of the nonionic surfactant Triton X-102 and an aqueous phase containing H 2 PtCl 6 and ( NH 4 ) 2 RuCl 6 was utilized for the galvanostatic electrodeposition of Pt – Ru nanoparticles ( 5 – 10 nm crystallite size), assuring excellent catalyst penetration throughout the GF thickness as demonstrated by surface analytical techniques. The type of micellar media employed for electrodeposition had an impact on the crystallographic features of the Pt – Ru catalyst and conversely on the electrocatalytic activity. The highest activity was observed for Pt – Ru with the largest fraction of Pt [1,1,1] and [3,1,1] crystal facets and bimetallic Pt – Ru surface structure as opposed to alloy. The present work opened up a venue for “designing” the catalytic surface and exploiting the catalyst/three-dimensional support interaction for direct liquid fuel cell anodes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».