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Enregistrement W2285141035 · doi:10.1149/ma2014-02/21/1094

The Effect of Platinum in the Membrane on Fuel Cell Membrane Durability

2014· article· en· W2285141035 sur OpenAlexaffabout
Natalia Macauley, Mark Watson, Erik Kjeang, Alireza Sadeghi Alavijeh, Shanna Knights

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneDurabilityPlatinumMaterials scienceProton exchange membrane fuel cellDegradation (telecommunications)Chemical engineeringCathodeChemistryComposite materialCatalysisOrganic chemistryEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Development of highly durable fuel cell membranes is essential to achieve the heavy duty fuel cell bus lifetime targets. The bus duty cycle exposes fuel cell membranes to conditions that can eventually lead to membrane degradation, and limit fuel cell lifetime. Fuel cell membranes can degrade both chemically and mechanically leading to membrane thinning, as well as pinhole and crack formation over time. Chemical degradation occurs primarily due to radical attack of the membrane. It has been observed that during bus operation, platinum particles migrate into the membrane due to catalyst degradation, forming a distinguishable band close to the cathode [1]. The presence of platinum in the membrane (PITM) is known to affect membrane durability. Observations of both negative and positive effects have been reported in the literature [2-5]. The platinum particle size and distribution inside the membrane have been found to be important factors. A low concentration of highly dispersed small particles is believed to result in increased degradation, and on the other hand a Pt band in the membrane with higher Pt concentrations was confirmed to be effective to improve durability [1]. The effect of PITM on membrane degradation is investigated by deliberately generating a platinum band in the membrane and running an in situ Accelerated Membrane Durability Test (AMDT) on fuel cells containing such membranes. The lifetime of reference baseline cells, without intentionally deposited PITM is compared to the lifetime of cells with PITM under AMDT conditions. Our results confirm that the presence of PITM prolongs membrane lifetime, suggesting that PITM is able to decrease membrane chemical degradation, either by decomposing H2O2 (to non-radical products) and/or converting crossover gases to water at the Pt band, thus avoiding radical formation. It was also found that higher PITM concentrations result in a longer membrane lifetime. In addition, membranes with PITM show no thinning, while the baseline membranes show severe membrane thinning after being exposed to the same AMDT conditions. Ex situ mechanical tests on AMDT degraded baseline membranes show significantly reduced mechanical strength of the membranes without PITM. Again, the mechanical strength of the membranes with PITM is on the other hand highly preserved. These findings support the theory that the platinum band mitigates membrane chemical degradation under the conditions tested. However, it is important to understand the precise structure of the particles located in the Pt band. Thorough analysis of these Pt particles will help improve the general understanding of the lifetime enhancing effects of PITM. Therefore a systematic characterization procedure of the end-of-life AMDT membranes is conducted using transmission electron microscopy (TEM). The Pt particle sizes, distribution, distances between particles and Pt crystallinity are reported, and their role in the mitigation mechanism is discussed. Acknowledgments This research was supported by Ballard Power Systems and the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada through an Automotive Partnership Canada (APC) grant. [1] Macauley, N., Ghassemzadeh, L., Lim, C., Watson, M., Kolodziej, J., Lauritzen, M., Holdcroft, S., and Kjeang, E. (2013). ECS Electrochem. Lett, 2(4), F33-F35. [2] Rodgers, M. P., Bonville, L. J., & Slattery, D. K. (2011). ECS Trans., 41(1), 1461-1469. [3] Helmly, S.,Ohnmacht, B., Hiesgenc, R., Gülzowa, E., and Friedrich, K. A. (2013) ECS Trans., 58 (1) 969-990. [4] Rodgers, M. P., Pearman B. P., Bonville L. J., Cullen D. A., Mohajeri N., and Slattery, D. K. (2013). J. Electrochem. Soc., 160(10) F1123-F1128. [5] Gummalla, M., Atrazhev, V. V., Condit, D., Cipollini, N., Madden, T., Kuzminyh, N. Y., Weiss, D., Burlatsky, S. F. (2010). J. Electrochem. Soc. 157, B1542.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2014
Routes d'admission2
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