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Enregistrement W3025315095 · doi:10.1149/ma2020-01381590mtgabs

(Invited) Non-PGM Electrocatalysts for PEM Fuel Cells: Origin of Their Instability

2020· article· en· W3025315095 sur OpenAlexaff
Gaixia Zhang, Régis Chenitz, Marc Dubois, Jean‐Pol Dodelet, Shuhui Sun

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisProton exchange membrane fuel cellAnodeCathodeRenewable energyMaterials scienceChemical engineeringChemistryElectrodeEngineeringElectrical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) have earned substantial commercial and government interests worldwide as highly promising renewable energy power sources for various applications (e.g., electric vehicles). However, a key contributor to their high cost remains the use of Platinum Group Metals (PGM) catalysts, especially at the cathode where the oxygen reduction reaction (ORR) is much more sluggish than the hydrogen oxidation reaction (HOR) occurring at the anode. The replacement of PGM catalysts by PGM-free catalysts at the cathode has so far been mainly hampered by the poor stability of the most active and performing PGM-free catalysts [1,2] that would otherwise become serious contenders to PGM catalysts. It is therefore important to determine the origin of the instability plaguing the PGM-free catalysts [3-8]. Based on our highly performing catalyst (Nature Commun., 2011, 2, 416) [2], INRS team has devoted, during recent years, much attention to the instability of this PGM-free catalyst [3-8]. This communication will present our very recent work on the catalyst stability which is summarized in two publications in Energy and Environmental Science [6, 8]. Our catalyst was obtained by ball milling ZIF-8, FeAc and 1,10 Phenanthroline, followed by two heat-treatments in Ar and in NH3. Via a systematic study of the instability behavior of the catalyst at different fuel cell potentials from 0.8 to 0.2 V at 80 °C and 25 °C, we discovered that the decay of the current density always involves the superposition of a fast and a slow exponential decay. With the combination of various characterization (e.g., BET, NAA and Mössbauer spectroscopy), we concluded that the fast exponential decay of the current density was the result of the specific demetalation of FeNx sites located in the micropores of the catalyst. Following this work, we explored the behavior of this catalyst before and after fluorination by F2 at room temperature. We discovered that all Fe-based catalytic sites were poisoned by reaction with F2, but not the ORR active CNx sites (and edge carbon sites) located at the surface of the catalyst carbonaceous support. Consequently, the instability behavior of fluorinated catalysts was found to be different from that of pristine catalyst, but similar to that of MOF_CNx_Ar+NH3 (a catalyst devoid of Fe, with only CNx sites and edge carbon sites). Further, the F2-poisoned catalysts can be partially reactivated under different heat-treatments. With a systematic study by fuel cell, BET, IR, TGA, XPS, XAS, as well as DFT and thermodynamic calculations, all the results demonstrate that the root-causes of instability of the FeN4 and CNx catalytic sites do not have the same origin. The two models (from INRS and Los Alamos) proposed so far to describe the instability curves of Fe-based catalysts will also be discussed. References 1. Lefèvre, E. Proietti, F. Jaouen and J. P. Dodelet, Science, 2009, 324, 71-74. 2. Proietti, F. Jaouen, M. Lefèvre, N. Larouche, J. Tian, J. Herranz and J. P.Dodelet, Nature Communications |2:416|DOI: 10.1038/ncomms1427. 3. Yang , N. Larouche , R. Chenitz , G. Zhang , M. Lefèvre and J. P. Dodelet , Electrochim. Acta, 2015, 159 , 184 -197. 4. Zhang, R. Chenitz, M. Lefèvre, S. Sun and J. P. Dodelet, Nano Energy, 2016, 29, 111-125. 5. P. Glibin, J. P. Dodelet, J. Electrochem. Soc., 2017, 164, F948-F957. 6. Chenitz, U. Kramm, M. Lefèvre, V. Glibin, G. Zhang, S. Sun and J.-P. Dodelet, Energy Environ. Sci. 2018, 11, 365-382. 7. P. Glibin, M. Cherif, F. Vidal, J. P. Dodelet, G. Zhang and S. Sun, J. Electrochem. Soc., 2019, 166, F3277-F3286. 8. Zhang, X. Yang, M. Dubois, M. Herraiz, R. Chenitz, M. Lefèvre,M. Cherif, F. Vidal, V. P. Glibin, S. Sun, J.-P. Dodelet, Energy Environ. Sci. 2019, 12, 3015-303. 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,008

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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