MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2515418577 · doi:10.1149/ma2016-02/38/2607

High Performance, High Catalyst-Efficiency Hydrocarbon Fuel Cells

2016· article· en· W2515418577 sur OpenAlexaff
Steven Holdcroft, Benjamin Britton, Thomas J. G. Skalski

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrocarbonIonomerCatalysisProton exchange membrane fuel cellNafionChemical engineeringMaterials scienceChemistryOrganic chemistryPolymerComposite materialElectrochemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While perfluorinated sulfonic acid (PFSA) membrane and ionomer materials such as Nafion® form the standard for high-performance proton-exchange membrane fuel cells (PEMFCs), the limited and difficult chemistry of perfluorinated materials hampers further material development to extended fuel cell performances and lifetimes, while the high cost of perfluorinated materials contributes to the cost barrier limiting the ubiquity adoption of fuel cells for energy generation. One method of reducing cost is the US Department of Energy target of 0.0625-0.125 mg PGM/cm2 as a catalyst loading. However, at low to ultra-low catalyst loadings, PFSAs exhibit a substantial increase in resistivity attributed to oxygen mass transport losses, particularly in the far Ohmic region of polarization data, causing disproportionate reductions to achievable power densities. Hydrocarbon proton-exchange materials offer the potential for solutions to material issues inherent to PFSAs, with established, varied chemistry allowing for versatile material innovation. Properties such as lower fuel crossover and improved operation in desirable operational conditions such as reduced relative humidity (RH) or high temperature has been well established. Together with the lower cost of basic materials and the ability to recycle catalyst layers, these properties make the demonstration of high performance, fully hydrocarbon PEMFC operation significantly of interest to the field. Here, hydrocarbon proton-exchange materials are shown that exhibit significant radical stability and high conductivities. Furthermore, these materials form thin membranes and are soluble in low-boiling, polar solvents necessary for incorporation as ionomer into catalyst inks that create high-quality catalyst layers. MEAs and catalyst layers were formed, incorporated into fuel cells, and characterized in situ by IV polarization, CV, CA, LSV, and EIS, and ex situ by mercury porosimetry and SEM. As ionomers, these exhibit reduced mass transport losses compared to PFSA ionomers, a result of substantially smaller increases to oxygen mass transport losses than PFSAs exhibit as catalyst layer loadings are decreased. As fully hydrocarbon fuel cells, improved interfaces lead to improved water transport and lower total resistivity attributable to membrane and ionomer congruency, thereby achieving higher power densities than directly comparable PFSA references using rigorously optimized conditions and catalyst loadings. These high-performance hydrocarbon proton-exchange materials may thereby represent a fully hydrocarbon alternative to PFSA materials for hydrogen fuel cells.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetFuel Cells and Related MaterialsTravaux en français237 207