MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3115316679 · doi:10.1149/ma2020-02372393mtgabs

Iron and Nitrogen-Doped Graphene As Cathode Catalyst for Anion Exchange Membrane Fuel Cell

2020· article· en· W3115316679 sur OpenAlexaff
Elo Kibena‐Põldsepp, Roberta Sibul, Sander Ratso, Mati Kook, Moulay Tahar Sougrati, Maike Käärik, Maido Merisalu, Jaan Aruväli, Päärn Paiste, Alexey Treshchalov, Jaan Leis, Vambola Kisand, Väino Sammelselg, Steven Holdcroft, Frédéric Jaouen, Kaido Tammeveski

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProton exchange membrane fuel cellGrapheneOxideCatalysisMaterials scienceChemical engineeringX-ray photoelectron spectroscopyDirect-ethanol fuel cellInorganic chemistryChemistryNanotechnologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymer electrolyte membrane fuel cells (FC) are devices in which electricity is produced via chemical reaction. Most often, hydrogen and oxygen are used as fuel and oxidizing agent in FC, respectively. Currently, proton-exchange membrane (PEM) fuel cells have already found applications for example in fuel cell electric vehicles, although the high Pt loading needed on the PEMFCs cathode for the oxygen reduction reaction (ORR) makes these devices expensive. Thus, anion-exchange membrane (AEM) FCs have been considered as an alternative technology to PEMFC especially in terms of the price, since Pt-free (e.g. metal-nitrogen/carbon) catalysts have shown promising ORR results in alkaline conditions. But not so many M-N/C materials have been tested in single-cell AEMFC test-systems because of the lack of commercially available AEM with high conductivity and stability as well as high performance anion exchange ionomers that has hold back the real era of AEMFCs.1 In recent years, great progress in the field of AEMs has been made.2 Thus, in this study, a simple synthesis procedure was used to prepare an active ORR catalyst based on Fe,N-graphene for AEMFC application.3 The synthesis of the catalyst involved the mixing of 1,10-phenanthroline, iron(II)acetate, polyvinylpyrrolidone and graphene (GRA) or graphene oxide (GO) followed by a high temperature pyrolysis. According to the different physico-chemical analyses including but not limited to X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), 57Fe Mössbauer spectroscopy and inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS), the doping procedure was successful because both synthesized materials (Fe-N-GO and Fe-N-Gra) contained Fe and nitrogen moieties and showed better ORR performance than the undoped materials. Furthermore, the half-cell experiments conducted by using the rotating disc electrode (RDE) method revealed that Fe-N-Gra exhibited much higher ORR electrocatalytic activity in terms of onset potential and half-wave potential than Fe-N-GO in alkaline medium. This is attributed to the higher surface area, micro-/mesoporous nature and larger amount of Fe-Nx moieties present in Fe-N-Gra compared to Fe-N-GO, as shown by different physico-chemical methods. Almost half of the iron was confirmed to be in highly active Fe-Nx form by 57Fe Mössbauer spectroscopy (Fig. 1a). Based on these results, the Fe-N-Gra as ORR catalyst was further selected to apply this for AEMFC test using hexamethyl-p-terphenyl poly(benzimidazolium) (HMT-PMBI) anion-exchange membrane.4 The performance of the AEMFC single-test with Fe-N-Gra as cathode was very promising. Namely, the peak power density (P max) for Fe-N-Gra was 243 mW cm–2 (Fig. 1b),3 which is a quite good result compared to the ones published in the literature. References A. Sarapuu, E. Kibena-Põldsepp, M. Borghei, and K. Tammeveski, J. Mater. Chem. A, 6, 776 (2018). D. R. Dekel, J. Power Sources, 375, 158–169 (2018). R. Sibul, E. Kibena-Põldsepp, S. Ratso, M. Kook, M. T. Sougrati, M. Käärik, M. Merisalu, J. Aruväli, P. Paiste, A. Treshchalov, J. Leis, V. Kisand, V. Sammelselg, S. Holdcroft, F. Jaouen, and K. Tammeveski, ChemElectroChem, 7, 1739–1747 (2020). 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 seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,195 · 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

Explorer davantage

Même revueECS Meeting Abstracts→Même sujetFuel Cells and Related Materials→Travaux en français237 207→