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Enregistrement W3113575618 · doi:10.1149/ma2020-02372396mtgabs

Electrocatalysts Based on Cobalt- and Nitrogen-Doped Nanocarbon Composites for Oxygen Reduction Reaction and Anion Exchange Membrane Fuel Cells

2020· article· en· W3113575618 sur OpenAlexaff
Jaana Lilloja, Elo Kibena‐Põldsepp, Ave Sarapuu, Mounika Kodali, Yechuan Chen, Tristan Asset, Maike Käärik, Maido Merisalu, Päärn Paiste, Jaan Aruväli, Alexey Treshchalov, Mihkel Rähn, Jaan Leis, Väino Sammelselg, Steven Holdcroft, Plamen Atanassov, Kaido Tammeveski

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisCobaltMaterials scienceProton exchange membrane fuel cellInorganic chemistryChemical engineeringCarbon nanotubeElectrochemistryMesoporous materialPyrolysisChemistryNanotechnologyElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,186 · 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
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