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Enregistrement W3024908251 · doi:10.1149/ma2020-01381660mtgabs

Silicon Doping Titanium Dioxide to Produce Highly Conductive and Durable Catalyst Supports for Fuel Cells

2020· article· en· W3024908251 sur OpenAlexaff
Mason Sullivan, Reza Alipour Moghadam Esfahani, E. Bradley Easton

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProton exchange membrane fuel cellMaterials scienceCatalysisElectrocatalystPlatinumAnodeChemical engineeringElectrochemistryDissolutionCorrosionDirect-ethanol fuel cellNanotechnologyElectrodeMetallurgyChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The demand for clean energy has increased significantly over the last few decades with technological advancements. Proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) are one such advancement with reportedly high efficiencies. Indeed, extensive research and development on all aspects regarding this technology has been done over the past two decades. However, this technology still requires more advanced electrode materials. Platinum (Pt), which exhibits high activity in the oxygen reduction reaction (ORR), is the most common and efficient electrocatalyst used in anode and cathode materials in PEMFCs. Pt is a noble metal, expensive and limited in supply. In order to maximize the efficiency of the Pt catalyst, supporting materials onto which the Pt catalyst is dispersed can play a crucial role. Traditionally, Pt nanoparticles (NPs) are dispersed onto high surface area carbonaceous materials (Pt/C) to maximize the efficiency of Pt catalyst. However, carbon is known to suffer from electrochemical degradation (ie. carbon corrosion) under harsh conditions of PEMFC, resulting in either/or Pt agglomeration and dissolution, decreasing the electroactivity of Pt catalyst. Metal oxides, such as TiO 2 , Nb 2 O 5 , and SiO 2 , have been extensively studied as alternative fuel cell catalyst supports to carbon-based materials for the ORR. Metal oxides are cheap, corrosion-resistant, and possess a large surface area. Unfortunately, these metal oxides are semi-conductive, making them impractical for fuel cell materials. Recently, there has been great interest to develop metal oxides with high electrical conductivity for fuel cell application. Among all conductive metal oxides, titanium suboxides (Ti x O 2x-1 ) have shown great promise as replacements for carbon-supporting material in fuel cells. Herein, we are reporting an advanced, highly conductive metal oxide through Si-doping TiO 2 , yielding Ti 3 O 5 -Si (hereinafter referred to as TOS). The resulting Pt/TOS catalyst support exhibits remarkable electroactivity and durability toward the oxygen reduction reaction (ORR). Also, under advanced stability protocols including startup-shutdown and load-cycling, Pt/TOS demonstrates high stability and durability compared to commercial Pt/C (see Figure 1). This enhanced electroactivity and stability of Pt/TOS is attributed to the strong metal-support interaction (SMSI) occurring through electron donation from TOS support to the Pt nanoparticles. 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,232 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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