Ultralow Loading and High-Performing Pt Catalyst for a Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell Anode Achieved by Atomic Layer Deposition
Notice bibliographique
Résumé
Decreasing Pt loading in the anode layer below ∼0.025 mg·cm –2 is found to reduce the hydrogen oxidation reaction rate during polymer electrolyte membrane fuel cells (PEMFCs) normal operation, when using conventional Pt/C catalysts and electrode coating methods. To achieve extremely low Pt loading in the anode catalyst layer while maintaining high PEMFC performance and durability, a series of membrane electrode assemblies (MEAs) with low Pt loading in the anode layer are successfully prepared using an atomic layer deposition (ALD) technique. When the ALD cycle number is controlled, the Pt nanoparticles (NPs) with different sizes and loadings are directly deposited on the carbon layer to form the anode catalyst layer. The ALDPt NPs with uniform particle sizes are highly distributed on the carbon surface, which promotes the ALDPt with high electrochemical active surface area and enables enhanced performance of ALDPt-MEAs. Particularly, the 50ALDPt-MEA with the anode Pt prepared by 50ALD cycles shows excellent H 2 –air PEMFC activity and durability. Importantly, the 20ALDPt-MEA with an ultralow anode Pt loading of 0.01 mg·cm –2 displays a significantly high surface area of 155 m 2 ·g –1 Pt, approximately 3 times higher than the 50.3 m 2 ·g –1 Pt for commercial Pt catalyst. The 20ALDPt anode also shows better stability than that of the commercial Pt/C during the anode potential cycling test. The ultralow Pt loading, uniform Pt distribution, high MEA performance, and durability achieved indicate that the ALD technique has great potential in developing high-performing electrocatalysts for PEMFC.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».