Ionomer Content Optimization in Ni-Based Anodes for Alkaline Exchange Membrane Water Electrolysis
Notice bibliographique
Résumé
Anion exchange membrane water electrolysis (AEMWE) is an efficient and cost-effective solution to renewable energy storage due to its compact cell design and potential to operate using non-noble metal catalysts. [1] A known challenge to water electrolysis is the kinetically unfavourable oxygen evolution half-cell reaction (OER). Studies have shown that combining nickel (Ni) with small quantities of iron (Fe) can significantly enhances activity towards OER [2], and it has been shown that adding cerium oxide (CeO2), an oxygen conducting support, to catalyst materials can enhance catalytic processes. [3] AEMWE electrodes typically consist of a catalyst material, an ionomer and a solvent. For an efficient cell design, it is crucial to have an active catalyst, as well as the right amount of ionomer to properly stabilize and bind the catalytic layer, while still allowing for high hydroxide ion transport [4]. As such, this study covers the ionomer content optimization of NiFe-based nanoparticles (NPs) supported on CeO2 for anodes in AEMWE using a catalyst coated surface (CCS) electrode configuration. Preliminary AEMWE testing of the NiFe materials without ink optimization is covered in our previous work [5]. The materials tested were synthesized by chemical reduction in ethanol with sodium borohydride, and in-situ testing was done with a Fumatech membrane and ionomer. The ionomer content was tested on pure Ni NPs and the amounts tested were 7, 15, 25, 35 and 45 wt%. Scanning Electron Microscopy (SEM) of the resulting electrodes, Particle-size Distribution (PSD) of the catalyst inks, and in-situ testing showed that the best and most active catalytic layer was formed with 15 wt% ionomer. With the optimal ionomer content found, a more rigorous evaluation of AEMWE performance was carried out on NixFe(100-x) (x=90, 80 at%) both of which were also tested with 10 wt% CeO2. Polarization curves and electrochemical impedance spectroscopy results in 1 M and 0.1 M KOH are summarized and discussed. Additionally, catalyst stability of each of the materials was characterized by holding 0.5 A cm-2 for 12 hours, while measuring impedance every hour. Future work of this study will include long-term stability testing as well as testing the performance of different commercial and lab produced ionomer-membrane combinations with the Ni-based materials. [1] M. Tahir, L. Pan, F. Idrees, X. Zhang, L. Wang, J. Zou and Z. L. Wang, Nano Energy 2017, 37, 136. [2] M. Gong and H Dai, Nano Research 2015, 8, 23. [3] H. A. E. Dole and E. A. Baranova, ChemCatChem 2016, 8, 1977. [4] G. Li, D. Yang and P. A. Chuang, ACS Catal. 2018, 8, 11688. [5] E. Cossar, A. O. Barnett, F. Seland, E. A. Baranova, Catalysts 2019, 9, 814.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».