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Enregistrement W2519257889 · doi:10.1149/ma2016-02/38/2842

Modeling of Chemical Membrane Degradation Mitigation and Performance Tradeoffs in Ceria-Supported Fuel Cells

2016· article· en· W2519257889 sur OpenAlexaffabout
Ka Hung Wong, Erik Kjeang

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneRedoxDegradation (telecommunications)ElectrolyteChemical engineeringIonomerCeriumChemistryRadicalOpen-circuit voltageMaterials scienceElectrodeInorganic chemistryVoltagePolymerOrganic chemistryElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ceria supported membranes have been proposed to mitigate chemical membrane degradation in polymer electrolyte fuel cells. It was confirmed that ceria as a radical scavenger protects the membrane under open circuit voltage (OCV) or ex-situ Fenton’s durability conditions [1-7]. However, its effectiveness has not been examined for cell voltages below OCV, which are necessary conditions for field operation of fuel cells. On the other hand, ceria membrane additive can be considered as a cation contamination since it is dissolved in the membrane [8]. Performance tradeoffs have been observed experimentally with the use of ceria membrane additive, and the tradeoffs are more significant at lower cell voltages [9]. Therefore, a comprehensive investigation on chemical membrane mitigation and performance tradeoffs in ceria-supported fuel cells is required. In the present work, a transient in-situ chemical degradation model for simulating the transport and reaction of cerium redox couples in the membrane electrode assembly (MEA) is developed and integrated with the chemical membrane degradation models in which the effects of iron redox couples on membrane degradation and detailed ionomer degradation processes are included [10-11].The developed model is then applied to investigate the mitigation effectiveness of cerium redox couples and the fundamental mechanisms for the performance tradeoffs under different cell voltage conditions. The modeling results reveal that abundant Ce(III) ions are available in the membrane to quench hydroxyl radicals at high cell voltages. Since the hydroxyl radical is the dominant reactive species to attack the membrane ionomer, the modeling results demonstrate the primary mechanism for the significant mitigation observed in ceria supported MEAs at OCV conditions. However, this type of mitigation is found to be suppressed at low cell voltages, where electromigration drives Ce(III) ions into the cathode catalyst layer and reduces the available Ce(III) ion in the membrane. Ce(III) ion is the dominant species for hydroxyl radical quenching, and inadequate amount of Ce(III) ion in the membrane leads to a ten-fold reduction in the mitigation effectiveness at cell voltages below 0.7 V. The simulated Ce(III) ion migration to the cathode catalyst layer is found to be responsible for the performance losses observed in ceria supported MEAs. The modeling results reveal that proton starvation can occur in the cathode catalyst layer due to the local Ce(III) ion accumulation. Without the adequate supply of protons in the ionomer of the cathode catalyst layer, proton conductivity and oxygen reduction kinetics are reduced. Significant performance tradeoffs in the form of combined ohmic and kinetic voltage losses are therefore evident and shown to increase with current density. Overall membrane durability and fuel cell performance management is shown to be possible at high cell voltages with the use of ceria membrane additive, where cerium migration and the associated performance loss are insignificant. Unfortunately, at low cell voltages additional steps must be taken to address proton starvation in the cathode catalyst layer and inadequate amount of Ce(III) ion in the membrane in order to achieve a durable membrane without compromising fuel cell performance. Acknowledgement: 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. The authors wish to thank their colleagues at SFU FCReL and Ballard for providing valuable comments and advices. References: [1] Coms et al., ECS Trans. 16 (2) (2008) 1735–1747 [2] Xiao et al., J. Power Sources 195 (16) (2010) 5305 – 5311 [3] Wang et al., J. Membrane Sci. 421422 (0) (2012) 201 – 210 [4] Pearman et al., J. Power Sources 225 (0) (2013) 75 – 83 [5] Pearman et al., Polym. Degard. Stabil. 98 (9) (2013) 1766 – 1772 [6] Wang et al., Electrochimica Acta 109 (0) (2013) 775 – 780 [7] Lim et al., ECS Electrochem. Lett. 4 (4) (2015) F29–F31 [8] Hayes et al., J. Electrochem. Soc. 149(12) (2002) C623–C630 [9] Cheng et al., J. Electrochem. Soc., 160(1) (2013) F27–F33 [10] Wong et al., J. Electrochem. Soc., 161(9) (2014) F823–F832 [11] Wong et al., ChemSusChem, 8(6) (2015) 1072–1082

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,178 · 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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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