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Enregistrement W3114851133 · doi:10.1149/ma2020-02372349mtgabs

Study of Cathode Catalyst Layers for Anion Exchange Membrane Fuel Cells Using Fe-N-C Catalyst and a Novel Polymer Electrolyte

2020· article· en· W3114851133 sur OpenAlexaff
Kanji Otsuji, Naoki Yokota, Donald A. Tryk, Katsuyoshi Kakinuma, Kenji Miyatake, Makoto Uchida

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensMD Precision (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteAnodeCatalysisCathodePlatinumProton exchange membrane fuel cellChemistryMaterials sciencePolymerMembrane electrode assemblyMethanolChemical engineeringElectrodeInorganic chemistryComposite materialOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we examined the cell performance of membrane-electrode assemblies (MEAs), for anion exchange membrane fuel cells (AEMFCs), using a non-noble metal catalyst and a novel polymer electrolyte. The chemical structure of quaternized poly(arylene perfluoroalkylene), i.e., QPAF-4 (ion exchange capacity: IEC = 2.1 meq g-1) developed in this laboratory1 is shown in Figure 1. Since this ionomer is soluble in lower alcohols such as methanol, it is also suitable for use as an electrode binder. The non-precious metal catalyst cell was loaded with 0.45 mg cm-2 Fe-N-C catalyst supplied by Pajarito Powder on the cathode and 0.45 mg cm-2 platinum catalyst on the anode, respectively. Pt loaded on carbon black (Pt/CB, TEC10E50E), supplied from TKK Japan, was used as the platinum electrocatalyst. Figure 2 shows the results of current-voltage (I-V) measurements of the cell using the Fe-N-C catalyst under back pressures from 0 to 100 kPag (same pressure on both sides) at 60 oC, 100% RH; anode H2 (100 mL min-1); cathode O2 (100 mL min-1). The cell using the Fe-N-C catalyst showed hysteresis in the I-V curves between increasing and decreasing current. The degree of hysteresis decreased with increasing the back pressure. Figure 3 shows the results obtained when the back pressure of the anode was 100 kPag and the back pressure of the cathode was varied. The hysteresis decreased as the cathode back pressure increased. At the present stage, the loading amount of Fe-N-C catalyst, ionomer content, and porosity of the catalyst layer have not yet been optimized. By increasing the back pressure, liquid water would be generated more easily which is advantageous since cathodic reaction in AEMFCs requires water. We found that supplying liquid water to the cathode lead to decrease of the hysteresis when using the QPAF-4 polymer and Fe-N-C catalyst as the cathode. Acknowledgements This project was partly supported by NEDO Japan through funds for the “Advanced Research Program for Energy and Environmental Technologies” and the Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) and the Swiss National Science Foundation (SNSF) under the Joint Research Projects (JRPs) program. Reference Ono, T. Kimura, A. Takano, K. Asazawa, J. Miyake, J. Inukai, K. Miyatake, J. Mater. Chem. A, 5, 24804 (2017). 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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,207 · 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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