Modeling and Optimization of Porous Electrodes for Alkaline Oxygen Evolution
Notice bibliographique
Résumé
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
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Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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.
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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.
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