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Enregistrement W2603324492 · doi:10.1149/ma2017-01/2/180

A New Membrane-Less Porous Electrode Cell Design for Zinc-Iodide Redox Flow Battery

2017· article· en· W2603324492 sur OpenAlexaff
Fatemeh Shakeri Hosseinabad, Daouda Fofana, Jialang Li, Edward P.L. Roberts

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZincElectrolyteFlow batteryIodideElectrodeAnalytical Chemistry (journal)ChemistryInorganic chemistryMembraneRedoxCyclic voltammetryMaterials scienceChemical engineeringElectrochemistryChromatographyOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new flow field using a flow through porous electrode for membrane-less flow battery has been evaluated using the zinc-iodide redox system. The flow through the porous electrode enables good mass transport at the zinc electrode, and thus good performance was obtained. The flow through arrangement also allowed separation of the charged species without the use of a membrane. An electrolyte system of zinc-iodide, iodine, and zinc chloride was used. A 5cm 2 carbon paper (39AA SIGRACET) was used as the electrode. Cyclic voltammetry studies were carried out for the electrolyte system using a glassy carbon working electrode in the range of -2 to 2V (versus Ag/AgCl) , and the effect of zinc-iodide concentration and different range of scan rate was investigated. Mass transfer modeling of the zinc iodine system during the discharge process was carried out and the concentration profile was obtained. The variation of zinc-iodide concentration along the length of the cathode, resulted in spatial variation in mass flux and current density. The 2-D model is reduced to an equivalent 1-D model for the concentration profile by using realistic boundary conditions at the electrode along with using similarity technique. The effect of Péclet number, zinc-iodide concentration and flow rate on columbic and energy efficiency of the new cell will be presented.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,238 · 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.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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