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Enregistrement W3024710254 · doi:10.1149/ma2020-013507mtgabs

Iron Oxide As an Oxygen Evolution Catalyst for Zinc-Air Batteries Synthesized Via Atomic Layer Deposition

2020· article· en· W3024710254 sur OpenAlexaff
Matthew Labbe, M.P. Clark, Ken Cadien, Douglas G. Ivey

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtomic layer depositionCatalysisChemical engineeringMaterials scienceOxideOxygen evolutionNanotechnologyDeposition (geology)Energy storageInorganic chemistryThin filmElectrodeChemistryMetallurgyElectrochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implementation of renewable energy into the power grid is a necessary step for a more sustainable future. However, this process is strongly dependent on the capacity of practical energy storage technologies available. Zinc-air batteries show great promise for energy storage, boasting high theoretical energy density, inexpensive electrode materials, and excellent safety. Current development of zinc-air batteries is, however, stifled by the sluggish oxygen kinetics occurring both during discharge and charge. While precious metals such as platinum and ruthenium are considered to be good catalysts, more abundant, inexpensive transition metal catalysts have been found to perform just as well and with better cycling stability [1], [2]. This work focuses on the development of transition metal oxide catalysts using atomic layer deposition (ALD). ALD is a gas phase deposition technique that generates conformal thin films through the use of self-terminating surface reactions. In particular, iron oxide catalysts, which promote the oxygen evolution reaction, are synthesized via ALD using an ethylferrocene precursor. Iron oxide growth from this precursor is enabled by an oxygen plasma reactant. Recipe development is showcased, demonstrating saturating behaviour for the growth of iron oxide films. The synthesized catalytic films are deposited directly onto a porous carbon substrate (gas diffusion layer or GDL), which is used as the air electrode in metal-air batteries. The high surface area GDL takes full advantage of ALD’s conformal nature to maximize the surface area of the deposited catalytic film, optimizing catalytic performance. As well, compared with other deposition techniques, ALD increases the depth of catalytic loading into the pores of the electrode. This increases the three-phase boundary volume consisting of gaseous oxygen, aqueous hydroxide ions, and solid catalytic active sites, thereby improving battery performance [3]. Deposited iron oxide films are tested through various electrochemical techniques to quantify catalytic activity. Iron oxide is combined with other transition metal oxides with the goal of creating a bifunctional catalyst, which is active for both the charge and discharge reactions in a zinc-air battery. [1] M. Xiong, M. P. Clark, M. Labbe, and D. G. Ivey, “A horizontal zinc-air battery with physically decoupled oxygen evolution/reduction reaction electrodes,” J. Power Sources , vol. 393, pp. 108–118, 2018. [2] D. Aasen, M. Clark, and D. G. Ivey, “A Gas Diffusion Layer Impregnated with Mn3O4 -Decorated N-Doped Carbon Nanotubes for the Oxygen Reduction Reaction in Zinc-Air Batteries,” Batter. Supercaps , vol. 2, pp. 1–13, 2019. [3] Y. Li and H. Dai, “Recent advances in Zinc-air batteries,” Chem. Soc. Rev. , vol. 43, no. 15, pp. 5257–5275, 2014.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2020
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