Bifunctional Oxygen Reduction/Evolution Reaction Electrocatalyst Based on MnO<sub>2</sub> for Rechargeable Alkaline Metal-Air Batteries and Regenerative Fuel Cells: Challenges and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Development of non-PGM bifunctional electrocatalysts with high electrocatalytic activity and durability for both oxygen reduction and evolution reactions (ORR and OER) is of outmost importance to realize the full potential of rechargeable metal-air batteries (e.g., Zn-air, Al-air, Mg-air, Li-air) and regenerative H2-O2 fuel cells. Manganese oxides have been in the spotlight especially as alkaline ORR electrocatalysts, due to low cost and natural abundance. Regarding the bifunctional ORR and OER electrocatalytic performance of MnOx, further improvements in activity and durability are required for implementation in commercial energy storage and conversion systems. The aim of this study is to enhance the bifunctional activity and durability by investigating the role of MnOx morphology, co-catalyst addition, potassium ion doping and support effect (e.g., graphene and graphitized carbon). The experiments were performed in 6 M KOH, 293 K and 1 atm(abs) over a wide potential window encompassing the ORR and OER polarization regions. Results obtained with both flooded dissolved O2 and gas (O2 or air)-diffusion cells are presented. The combination of MnO2 with a structurally different oxide co-catalyst such as perovskite (LaCoO3) or fluorite-type oxide (Nd3IrO7) produces a synergistic catalytic effect improving both the activity and durability compared to the individual oxides. Doping of the oxide catalyst with potassium ions, either by long-term exposure to 6 M KOH or potential driven insertion (PDI), increases further the activity and durability as revealed in accelerated degradation experiments.1,2 The effect of MnO2 morphology on the bifunctional performance was investigated by carrying out a statistically designed MnO2 electrodeposition study. Four main variables were studied through factorial experiments: a) anodic MnO2 electrodeposition potential, b) surfactant type (non-ionic, cationic and anionic) and concentration, c) Mn(II) precursor salt concentration and d) temperature. Fig. 1 shows the surface plots for three different responses: ORR and OER mass activities, and ORR/OER onset potential window.3 Fig. 1. Effect of MnO2 electrodeposition conditions on the ORR and OER bifunctional electrocatalytic performance. Surface plots for the 24-1+3 factorial design showing the three responses: A) ORR mass activity, B) OER mass activity and C) OER/ORR onset potential window. Legend: E - anodic MnO2electrodeposition potential (mV vs. Hg/HgO/0.1 M KOH), S - surfactant (Triton X-100) concentration in the deposition bath (%vol.), T - electrodeposition temperature (K). As shown by Fig. 1, optimizing the MnOx electrodeposition conditions can produce nanostructured morphologies that are favorable for bifunctional activity. The activity metrics compare favorably to either commercially obtained MnO2 sampled or literature reported activities for various catalysts including CoMn2O4 and core-corona structured bifunctional catalyst. The electrochemical results are discussed in conjunction with extensive surface analysis (SEM, TEM, XPS, EDX, EELS) and the modern prevailing theory of ORR and OER electrocatalytic activity based on the scaling relationship between the binding energies of HO* and HOO*. References: 1. P. H. Benhangi, A. Alfantazi and E. Gyenge, Electrochim. Acta, 123, 42 (2014). 2. P. Hosseini-Benhangi, M. A. Garcia-Contreras, A. Alfantazi and E. L. Gyenge, JES, 162, F1356 (2015). 3. P. Hosseini-Benhangi, C.H. Kun, A. Alfantazi and E.L. Gyenge, manuscript in preparation (2016). 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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».