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Enregistrement W2786585093 · doi:10.1149/ma2018-01/29/1666

A Novel and Economical Rde-Based Approach for Investigating the Oxidation Evolution Reaction Activity of IrO<sub>2</sub>-Based Catalyst Coated Membranes

2018· article· en· W2786585093 sur OpenAlexaff
Jason Tai Hong Kwan, Matthias Kroschel, Amin Nouri-Khorasani, Arman Bonakdarpour, Peter Strasser, David P. Wilkinson

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnodeElectrolysisElectrolyteProcess engineeringRotating disk electrodeMembrane electrode assemblyElectrolysis of waterElectrochemistryMaterials scienceElectrodeChemical engineeringComputer scienceChemistryCyclic voltammetryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymer electrolyte membrane water electrolyzers (PEMWE) are clean and scalable energy conversion devices that can assist with electricity peak shaving and storage by converting electricity into hydrogen as an energy carrier 1. However, performance, durability and cost of these systems still require further improvements before they can be widely adopted. In particular, it is desired to have more efficient and lower cost oxygen evolution reaction (OER) electrocatalysts for the anode, because of the high cost and potential losses that are associated with this electrode2. Screening of catalyst materials, as well other expensive cell components (e.g., Ti current collectors and Ti endplates), is in general a slow and rather expensive process due to the inherent high costs of test cell equipment, and the difficulties associated with cell assembly3. Alternative methods based on commonly available and small laboratory-scale electrochemical test equipment, such as the rotating disk electrode, can facilitate the screening process. We present a novel and economical method for testing electrolysis CCMs and potential current collectors in a rotating electrode (RDE) setup. This method eliminates the difficulties which are often associated with ink preparation and sample drying which are encountered in thin film RDE (TF-RDE) testing. Very recently, we have successfully demonstrated this approach for evaluation of oxygen reduction reaction (ORR) electrocatalysts used in PEMFC applications4. The modified-RDE (MRDE) presented here allows a user to obtain very high current densities (~ 2 A cm-2) which is similar to those normally obtained with PEMWE hardware and test stations (Figure 1). Polarization measurements, kinetic analysis and accelerated degradation tests (ADT) have been performed with a commercial IrO2-based CCM using the MRDE, and are compared with those of PEMWE hardware results. The approach, methodology and the results will be presented at the meeting. References: A. S. Aricò, S. Siracusano, N. Briguglio, V. Baglio, A. Di Blasi, and V. Antonucci, J. Appl. Electrochem., 43, 107–118 (2013). H. Dau, C. Limberg, T. Reier, M. Risch, S. Roggan, and P. Strasser, ChemCatChem, 2, 724–761 (2010). A. S. Lohoff, L. Poggemann, M. Carmo, M. Müller, and D. Stolten, J. Electrochem. Soc., 163, F3153–F3157 (2016) http://jes.ecsdl.org/lookup/doi/10.1149/2.0211611jes. J. T. H. Kwan, A. Bonakdarpour, G. Afonso, and D. P. Wilkinson, Electrochim. Acta, 258, 208–219 (2017) http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0013468617322090. Figure 1: The effect of different titanium current collector meshes on OER performance using a commercial IrO2-based CCM obtained by the MRDE tool. Inset shows pictures of the different Ti meshes examined. 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 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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,203 · 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'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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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