MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2524644113 · doi:10.1149/ma2016-02/21/1619

Electrodeposited and Oxidized Mn/Co-Fe As Bi-Functional Electrocatalysts for Rechargeable Zinc-Air Batteries

2016· article· en· W2524644113 sur OpenAlexaff
Ming Xiong, Douglas G. Ivey

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBattery (electricity)CatalysisOxygen evolutionChemical engineeringMaterials scienceElectrochemistryElectrodeManganeseZincOxideInorganic chemistryChemistryMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrochemically rechargeable zinc-air batteries are one of the best candidates to store very large amounts of electrical energy[1]. However, due to the sluggish ORR (oxygen reduction reaction) and OER (oxygen evolution reaction) at the air electrode, the efficiency of zinc-air batteries is comparatively low, leading to energy losses. In addition, the stability of the catalysts is poor because they can peel off or pulverize during battery cycling. The air electrode contains a gas diffusion layer (GDL) as the substrate and a catalyst layer. The key to increasing efficiency and stability is to properly combine catalysts with the GDL to facilitate the ORR and OER. Manganese oxides have been shown to be excellent ORR catalysts, while oxidized Co-Fe performs well in catalyzing OER[2,3]. The proper amalgamation of the two materials may be able to generate a highly efficient bi-functional catalyst that can catalyze both ORR and OER. In this study, Mn and Co-Fe were sequentially electrodeposited onto the GDL and then annealed in air to produce transition metal oxide catalysts. The fabricated material was then assembled into a zinc-air battery as the air electrode component to run battery cycling tests. Scanning electron microscopy (SEM) and energy dispersive X-ray (EDX) results show that a porous Mn-layer was firstly formed on the GDL and then covered by another layer of Co-Fe nanoparticles (Fig. 1). The nanocomposite structure provides a high surface area for electrochemical reactions. The electrocatalytic properties of the bi-functional catalysts were studied by cyclic voltammetry (CV) in 6M KOH solution. The CV results demonstrate that the oxidized Mn/Co-Fe nanocomposite exhibits activities for both ORR and OER. Preliminary cell test results show that the discharge-recharge efficiency is increased from 50% to 58% at 10 mA/cm 2 current density when the catalysts are used in the battery. The efficiency can be further improved with optimized catalysts design and fabrication. In addition, the deposited catalyst layer shows strong adhesion to the GDL and excellent stability after 40 hours of battery testing. The influence of electrodeposition conditions on the electrochemical performance is also discussed. References 1. Y. Li and H. Dai, Chemical Society Reviews , 2014, 43 , 5257-5275. 2. K. Zhang, X. Han, Z. Hu, X. Zhang, Z. Tao and J. Chen, Chemical Society Reviews , 2015, 44 , 699-728. 3. J. Ahmed, B. Kumar, A. M. Mugweru, P. Trinh, K. V. Ramanujachary, S. E. Lofland and A. K. Ganguli, The Journal of Physical Chemistry C , 2010, 114 , 18779-18784. Fig. 1 SEM image of Co-Fe nanoparticles. Figure 1

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,910

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetAdvanced battery technologies researchTravaux en français237 207