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Enregistrement W2259855982 · doi:10.1149/ma2015-02/37/1500

Accelerated Stress Tests on Fuel Cell Cathode Catalysts: A Material Balance Approach Combining Modeling and Experiment

2015· article· en· W2259855982 sur OpenAlexaff
Cynthia A. Rice, Patrick Urchaga, Jingwei Hu, Thomas Kadyk, Michael Eikerling

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityAutomotive Fuel Cell Cooperation (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisProton exchange membrane fuel cellCathodeMaterials scienceElectrolyteDegradation (telecommunications)DurabilityChemical engineeringDissolutionBattery (electricity)ChemistryPower (physics)Composite materialElectrical engineeringEngineeringElectrodeOrganic chemistryPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proton Exchange Fuel Cells (PEFCs) represent an environmentally benign power sources for automotive transportation. The current major hurdles for the mass commercialization of automotive PEFC technology are cost and durability of the cathode catalyst layer. Catalyst degradation occurs due to voltage transients experienced by the cathode catalyst during normal drive cycles and start-up/shut-downs (SUDS). Urban drive cycles involve rapid stop-go transients (idle-to-peak power) that take the cathode catalyst potential from >0.9 V (idle) to around 0.6 V (peak power). Frequent potential changes with high peak potentials (> 1.2 V) drastically accelerate the loss of active catalyst particles and the decay of the of electrochemically active surface area (ECSA). The main degradation mechanisms affecting the carbon-supported Pt-based catalyst are dissolution/redeposition, coagulation and detachment. Accelerated stress tests (ASTs), performed to decouple and quantify contributions of different catalyst degradation mechanisms are typically performed ex situ to eliminate degradation effects caused by the other materials within the cell, such as the proton conducting membrane and the gas diffusion media. The AST results presented herein evaluated Pt/C degradation under operationally relevant conditions temperature (22°C and 70°C), upper potential limit (UPL, 0.9 V and 1.2 V) and potential wave form (triangle vs. square waves). A comprehensive material balance analysis was performed to track changes in the state of Pt during the AST. This analysis included the determination of ECSA, particle size distribution and amount of dissolved Pt in the electrolyte solution. These results were analyzed with a dynamic model that couples the three catalyst degradation mechanisms to quantify their relative contributions. The model relates the kinetic rates of the degradation processes to the evolution of the particle size distribution. The loss of ECSA during 25,000 AST cycles at 70°C by periodically performing cyclic voltammetry (0.02 V « 0.6 V at 10 mV sec -1 ) and integrating the hydrogen desorption charge (210 µC cm 2 ). Generally, ECSA loss was found to be accelerated by the SW profile and by the high UPL of 1.2V. The Pt particle size distribution was measured by Transmission Electron Microscopy (TEM). The beginning of life (BOL) particle median size was 2 nm. Figure 1 shows the change in the particle size distribution after 25,000 AST cycles at 70°C. The tests with higher UPL had the most significant increase in mean particle size and width of the distribution. The combined modeling and material balance preliminary results demonstrate a significant role of the effective surface tension of the catalyst dominating the kinetics of the dissolution/Redeposition mechanism at 1.2 V, suggesting that Pt dissolution is strongly coupled to Pt oxide formation and reduction. The analysis fit the enhanced degradation due to the square wave acceleration of dissolution/Redeposition compared to the triangular wave. Figure 1. Histograms from TEM particle size analysis for 25k AST cycles at 70°C. Upper potential limit of (A) 0.9V and (B) 1.2V. Lines are simulated particle size distributions from dynamic model analysis. Figure 1

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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