Electrocatalysts Based on Cobalt- and Nitrogen-Doped Nanocarbon Composites for Oxygen Reduction Reaction and Anion Exchange Membrane Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
With an increasing energy demand, there is a need for renewable energy conversion devices. Among the possible options are low temperature polymer electrolyte fuel cells, in which electrocatalysts play vital roles, especially on the cathode, where the oxygen reduction reaction (ORR) occurs. The most efficient electrocatalysts for the ORR are based on noble metals, mainly platinum, which however have various disadvantages including their high price and scarcity. As a replacement, different transition metal-nitrogen-carbon (M−N−C) catalyst materials have shown great promise.1,2 Herein, a composite of nanocarbons, namely carbide-derived carbon/carbon nanotube (CDC/CNT), is employed as a support to produce the M−N−C type of catalysts. This composite offers a novel catalyst structure in which both micro- and mesopores are present that can be beneficial for the anion exchange membrane fuel cell (AEMFC) application. The doping was done via pyrolysis at 800 °C in the presence of a cobalt salt and a nitrogen precursor (either dicyandiamide, urea or melamine).3 The catalysts were characterized using different physico-chemical methods (e.g. SEM, TEM, XPS, XRD, Raman spectroscopy, and N2 adsorption), which proved the success of doping as well as the feasible micro- and mesoporous structure with defects present. Both the RDE and RRDE methods were employed for the electrochemical testing and in alkaline medium all three catalyst materials exhibited similar and good electrocatalytic activity for the ORR. The half-wave potential for ORR of Co-N-CDC/CNT catalysts was close to that of a Pt/C catalyst (Figure 1, left). The possible application of the Co-N-CDC/CNT material was tested out by employing it as a cathode catalyst in AEMFC. The Co-N-CDC/CNT catalyst together with a novel HMT-PMBI4 membrane exhibited excellent performance with peak power density of 577 mW cm–2, which was significantly higher than that obtained with a Pt/C cathode (Figure 1, right). This shows that the Co-N-CDC/CNT materials are promising cathode catalysts for the AEMFC application.3 References A. Sarapuu, E. Kibena-Põldsepp, M. Borghei, and K. Tammeveski, J. Mater. Chem. A, 6, 776-804 (2018). G. Wu, A. Santandreu, W. Kellogg, S. Gupta, O. Ogoke, H. Zhang, H. L. Wang, and L. Dai, Nano Energy, 29, 83−110 (2016). J. Lilloja, E. Kibena-Põldsepp, A. Sarapuu, M. Kodali, Y. Chen, T. Asset, M. Käärik, M. Merisalu, P. Paiste, J. Aruväli, A. Treshchalov, M. Rähn, J. Leis, V. Sammelselg, S. Holdcroft, P. Atanassov, and K. Tammeveski, ACS Appl. Energy Mater., 2020, (DOI: 10.1021/acsaem.0c00381) A. G. Wright, J. T. Fan, B. Britton, T. Weissbach, H. F. Lee, E. A. Kitching, T. J. Peckham, and S. Holdcroft, Energy Environ. Sci., 9, 2130-2142 (2016). Figure 1
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».