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Enregistrement W3025964732 · doi:10.1149/ma2020-01381690mtgabs

Enhancing the Stability and Performance of Mo-Doped Titanium Suboxide Fuel Cell Catalyst Supports

2020· article· en· W3025964732 sur OpenAlexaff
Reza Alipour Moghadam Esfahani, E. Bradley Easton

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceDopantCorrosionAnodeCarbon blackDopingElectrolyteCatalysisCatalyst supportDurabilityChemical engineeringNanotechnologyComposite materialElectrodeMetallurgyMetalChemistryOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymer electrolyte membrane fuel cells (PEMFCs) are a near-commercial clean energy technology with potential application in automotive and station power systems. However, the high cost of Pt catalyst and long-term durability of electrode materials still represents barriers towards that hinder market gains for the technology. The catalyst support material greatly influences electrocatalytic activity and durability of the catalytic Pt nanoparticles. Carbon black has been the primary catalyst support in fuel cells over the last 30 years due to its high surface area and electrical conductivity. However, carbon corrosion occurs readily during start-up/shutdown conditions. Therefore, more advanced support materials are need in order to overcome these problems. Metal oxides supports have improved corrosion resistance over carbon black supports, but they typically lack the required electrical conductivity for high performance. Titanium suboxides, specifically those doped with Mo (TOM) and other metals, have been shown to have acceptable electronic conductivity and strong affinity for Pt nanoparticles, to enhance their activity and stability in fuel cells. However, doping with only Mo still creates materials with a sizable band bandgap of 2.6 eV. Furthermore, the long term stability of the Mo dopant is a potential concern. Our group has taken a two-pronged approach to improving TOM materials. The first approach has been to add a second dopant. Specifically, we have a new material doped with both Mo and Si, Ti3O5-Mo-Si (hereafter referred to as TOMS) support. Remarkably, this support has a band gap of only 0.31 eV, approaching the conductivity of a metal. Furthermore, the TOMS material are highly durable and corrosion resistant, showing no signs of dopant loss under extremely corrosive conditions. Our second approach to improving TOM has been to convert it into a nanotube structure (TNTS-Mo) and from there covalently attach a monolayer of a nitrogen-rich terpyridine (tpy) ligand to the surface of the support (hereafter referred to as TPY/TNTS-Mo). The tpy ligand serves as a protective barrier that stabilizes the TNTS-Mo support. Furthermore, the nitrogen groups also have an electronic interaction with Pt catalyst nanoparticles that enhances their stability under harsh operating conditions. In this presentation, we will give an overview of support modification methods as well as detailed discussion of catalyst durability. 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,174 · 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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