Influence of Electrolyte Composition and pH on Platinum Electrochemical and/or Chemical Dissolution in Aqueous Acidic Media
Notice bibliographique
Résumé
Comprehension of the impact of electrolyte nature and concentration on Pt degradation is essential for the improvement of durability of catalyst layers (CLs), which are the heart of polymer electrolyte membrane fuel cells (PEMFCs). Electrochemical and chemical dissolution of polycrystalline Pt in aqueous CF 3 SO 3 H, H 2 SO 4, and HClO 4 solutions of different concentrations ( c = 0.1 and 0.5 M) upon potential switching and holding in the 0.60–1.20 V versus RHE range is analyzed using inductively coupled plasma mass spectroscopy. This potential range mimics the conditions encountered in operating PEMFCs. Trifluoromethanesulfonic acid (CF 3 SO 3 H) is employed because it is the smallest fluorinated sulfonic acid and can serve as a model molecule. Degradation of Pt in H 2 SO 4 and HClO 4 solutions is examined for comparative analysis. The results reveal that the electrolyte concentration has a significant impact on Pt electrochemical and chemical dissolution. The amount of dissolved Pt in 0.1 M solutions of CF 3 SO 3 H, H 2 SO 4, and HClO 4 is practically the same and lower than that in analogous 0.5 M solutions. However, the amount of dissolved Pt in 0.5 M H 2 SO 4 solution is greater than that in 0.5 M solutions of CF 3 SO 3 H or HClO 4 . The influence of anion nature and pH on Pt dissolution is examined in 0.1 and 0.5 M HClO 4 solutions without and with 1.0 × 10 –2 M H 2 SO 4 addition. The results show that under these conditions the anion nature has no or negligible impact on Pt dissolution, but pH significantly affects the process. An analysis of potential versus pH diagrams (Pourbaix diagrams) for acid solutions of different pH values suggests that Pt degradation (with the formation of Pt 2+ (aq) and Pt 4+ (aq)) might proceed through both electrochemical and chemical pathways.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».