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Enregistrement W2274095808 · doi:10.1149/ma2015-02/41/1655

Modeling and Optimization of Porous Electrodes for Alkaline Oxygen Evolution

2015· article· en· W2274095808 sur OpenAlexaff
Thomas Kadyk, Michael Eikerling

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxygen evolutionCatalysisMaterials scienceElectrolyteNanoporousChemical engineeringNanotechnologyElectrocatalystTransition metalElectrodeChemistryElectrochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The oxygen evolution reaction (OER) plays an important role in many industrial applications like electrolytic water splitting or regenerative fuel cell systems. So far, IrO2 and RuO2 are the benchmark OER catalysts, owing to their high catalytic activity. However, these precious metals are costly and their supply is not sustainable, which makes them unsuitable for large-scale applications. Hence, research efforts have been devoted to the development of low-cost OER catalysts on the basis of first-row transition metals and their oxides. Especially nickel- and cobalt based composites show promising OER catalytic activity. Strategies to further enhance OER activity of the transition metal-based catalysts to levels comparable to the benchmark IrO2 and RuO2 catalysts pursue the design and fabrication of nanoporous catalyst structures and the use of catalyst nanoparticles immobilized on carbon nanomaterial substrates. Porous electrode structures offer high specific surface area available for reaction. However, this increase in surface area comes at the cost of additional transport losses of reactants and products through the porous medium. In this context, gas evolution plays an important role: on the one hand, gas in the pores replaces the electrolyte phase, thus hindering ion transport and reducing the effective ionic conductivity in the porous electrode. Limited ion transport leads to transport losses and defines a reaction penetration depth, beyond which the porous electrode becomes inactive. On the other hand, the gas covers part of the internal surface area, rendering it inactive. In order to maximize the activity of a porous gas evolution electrode, its structure needs to be optimized. To do so, the current work attempts to gain a fundamental understanding of the relationships between structure, properties and performance of the porous electrode. Our approach combines a macro-scale performance model of the electrode with a micro-scale model of gas evolution. At the macro-scale, a classic porous electrode model describes the transport of ions, electrons and produced oxygen using effective medium theory and accounting for the gas phase volume and distribution. The gas phase is modeled by a micro-scale model describing the formation, growth and transport of gas bubbles in the porous medium. The model is applied in practice to a regenerative zinc fuel cell system for energy storage. In this system, energy is released in an alkaline zinc air fuel cell by oxidizing zinc suspended in alkaline solution. The system can be recharged by regenerating the zinc on the cathode of the regenerator unit, as shown in Fig. 1. On the anode of this regenerator unit, the OER takes place, which imposes one of the major losses in the system. The presented work uses this system as a concrete example for the development of a general theory for gas evolving porous electrodes and aims at verifying this theory by targeted experiments on this practical system. The model can then be used to optimize the structure of the electrode in order to optimize the performance of the regenerator. 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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