Experimental and Computational Investigations of Pulsed Electrodeposition of Well-Adhered Nanocatalysts on Conductive Materials for Energy Applications
Notice bibliographique
Résumé
Electrical energy storage has emerged as a critical component in North America’s clean energy transformation. Vehicle electrification and integration of renewables such as wind and solar power into the grid have further underlined the importance of affordable, durable and environmentally friendly energy storage platforms. Rechargeable batteries, including Li-ion and metal-air batteries, have been receiving significant attention as well as criticism for their relatively high cost and sluggish oxygen reduction reaction, respectively. Accordingly, investigation into the development of catalysts with high activity, long life, and low cost has become an area of active research. Nanocatalysts such as cobalt, nickel and platinum-group metals were electrodeposited on various conductive substrates, including carbon paper, carbon cloth and highly-ordered titania nanotubes (TNTs). Catalyst electrodeposition was carried out employing pulse current electrodeposition with various waveforms, low duty cycles, and high peak deposition current densities. All catalysts were systematically characterized and tested using microscopy, spectroscopy and electrochemical techniques. The presence of nanocatalysts were confirmed by SEM and XRD and were found to be 2-5 nm for platinum and platinum-group metals and 10-50 nm for nickel and cobalt on carbon substrates and TNTs, respectively. A comprehensive mathematical model based on progressive nucleation was developed to elucidate the roles of various process parameters, including pulse waveform, peak deposition current density and duty cycle on the size and catalytic activity of the resulting nanocatalysts in different environments. The model considers some key contributing factors towards growth current and, ultimately, nucleation, including diffusion, ohmic and charge transfer phenomena as well as varying diffusion coefficients during electrodeposition. Model predictions were confirmed by experimental measurements especially on platinum-group metals deposited on carbon substrates for use in PEM fuel cells and bi-functional nanocatalysts for use in aluminum-air batteries.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».