Advanced Characterization and Quantification of Fuel Cell Electrodes Using Electron and X-Ray Microscopy Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Performance and durability of proton exchange membrane fuel cells (PEMFC) very much depend on the composition, microstructure and spatial distribution of all components in the fuel cell electrodes, especially the metal catalyst, carbon support, ionomer and pores in the catalyst layer. This dependence is even more enhanced in the case of low Pt loading fuel cells, where high performance losses occur due to increased oxygen transport resistance [1, 2], and the design of the catalyst layer is of utmost importance. Understanding the electrode microstructure and component distribution at the beginning of life (BOL), as well as their change at the end of life (EOL), after running the cells at various operating conditions, is crucial for further development of fuel cells. Conventional imaging techniques offer limited information and can often be misleading. Novel and advanced methods for spatial structural characterization and component quantification are being developed, enabled by the rapid advancement of the microscopy techniques and computational power, offering a new level of understanding for processes in fuel cells. This talk will give an overview of some of the advanced approaches reported in the literature, as well as describe novel fuel cell material characterization and quantification methods developed in our team. The topics will cover: 3D imaging and quantification of catalyst powders and resulting catalyst layers on a nano-scale using an electron tomography (ET) approach that enables spatial distribution of all phases, ionomer included, for the first time. 3D multi-scale imaging and quantification of membrane electrode assemblies (MEAs) correlatively utilizing ET, focused ion beam-scanning electron microscopy (FIB-SEM), and 3D X-ray microscopy (3D XRM), coupled with effective property simulation. Applying a novel (all-in-one) approach to visualize and quantify a number of catalyst layer parameters in BOL and EOL samples, such as Pt loading, loss and distribution, ionomer loading and I/C ratio, as well as layer porosity using transmission electron microscopy with energy dispersive spectroscopy (TEM-EDX). These advanced characterization approaches, coupled with targeted experimental testing and mathematical modeling, are key for further understanding and improving the performance and durability of fuel cells, bringing them closer to mass commercialization. A. Kongkanand and M. F. Mathias, J. Phys. Chem. Lett., 2016, 7 (7), pp 1127–1137 P. Gazdzicki, J. Mitzel, A.M. Dreizler, M. Schulze, K. A. Friedrich, Fuel Cells, 2017, 17 (5) Figure 1
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».