Experimental and Theoretical Analysis of Ink Dispersion Stability for Polymer Electrolyte Fuel Cell Applications
Notice bibliographique
Résumé
The aggregate size in fuel cell catalyst inks depends on the type of dispersion medium, particle concentration, and addition of stabilizing agents. In this work, ink stability and particle size of carbon black and carbon black/Nafion dispersions in four non-aqueous media, viz., methanol, ethanol, isopropanol and ethyl acetate are studied. Based on visual inspection, isopropanol is found to be the best medium for dispersion of carbon black inks. To rationalize this observation, a semi-empirical model based on diffusion-limited aggregation was developed to evaluate the rate of particle aggregation and predict the ink stability time for each dispersion medium. The proposed model supports the experimental observation by qualitatively predicting the same relationship between carbon stability and the dispersion media. The model also showed that the dielectric constant of the dispersion medium and the particle zeta potential are primarily responsible for the ink stability. Particle size for the different inks was determined by dynamic light scattering with and without dilution. Experimental results show that Nafion is a strong stabilizing agent, increasing the ink stability and decreasing the particle size of carbon aggregates. The beneficial effects of Nafion are independent of its concentration and are observed even at Nafion volume fractions of 10 wt%. The interaction energy is found to be a strong function of the surface potential for the dispersion medium with a higher dielectric constant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».