Recent advances in non-precious metal catalysis for oxygen-reduction reaction in polymer electrolyte fuelcells
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen produced from water and renewable energy could fuel a large fleet of proton-exchange-fuel-cell vehicles in the future. However, the dependence on expensive Pt-based electrocatalysts in such fuel cells remains a major obstacle for a widespread deployment of this technology. One solution to overcome this predicament is to reduce the Pt content by a factor of ten by replacing the Pt-based catalysts with non-precious metal catalysts at the oxygen-reducing cathode. Fe- and Co-based electrocatalysts for this reaction have been studied for over 50 years, but they were insufficiently active for the high efficiency and power density needed for transportation fuel cells. Recently, several breakthroughs occurred that have increased the activity and durability of non-precious metal catalysts (NPMCs), which can now be regarded as potential competitors to Pt-based catalysts. This review focuses on the new synthesis methods that have led to these breakthroughs. A modeling analysis is also conducted to analyze the improvements required from NPMC-based cathodes to match the performance of Pt-based cathodes, even at high current density. While no further breakthrough in volume-specific activity of NPMCs is required, incremental improvements of the volume-specific activity and effective protonic conductivity within the fuel-cell cathode are necessary. Regarding durability, NPMCs with the best combination of durability and activity result in ca. 3 times lower fuel cell performance than the most active NPMCs at 0.80 V. Thus, major tasks will be to combine durability with higher activity, and also improve durability at cell voltages greater than 0.60 V.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».