Nitrogen-Doped Carbide-Derived Carbon/Carbon Nanotube Composites As Cathode Catalysts for Anion Exchange Membrane Fuel Cell Application
Notice bibliographique
Résumé
Due to the increasing energy consumption, there is a need for renewable energy production devices. Low temperature fuel cells are among the possible options, but their performance is limited by the sluggish kinetics of the electrochemical oxygen reduction reaction (ORR) at the cathode. The most efficient electrocatalysts for the ORR are based on expensive and scarce noble metals, mainly platinum. As more sustainable replacements, various non-precious metal or entirely metal-free catalysts could be used. The latter ones include heteroatom-doped nanocarbons.1,2 Herein, a composite of carbide-derived carbon and carbon nanotubes (CDC/CNT) is doped with nitrogen by pyrolyzing of a mixture containing CDC, CNT and a nitrogen precursor at 800 °C. A composite of carbons were chosen on the premise of obtaining a feasible structure with both micro- and mesopores, which should be beneficial in the anion exchange membrane fuel cell (AEMFC) application. Four different precursors of nitrogen (cyanamide, dicyandiamide, urea or melamine) were used and compared in order to find the most suitable one.3 For the physico-chemical characterization of the catalysts SEM, XPS, Raman spectroscopy and N2 adsorption studies were applied. These proved indeed that a novel carbon structure was formed and the doping with nitrogen was successful with all four precursors (≥3 at% of N). The electrocatalytic activity of the four N-doped catalyst materials was studied in 0.1 M KOH using RDE and RRDE methods. The four N-CDC/CNT catalyst materials exhibited virtually the same and good activity toward the ORR. In order to assess the possible application of the N-CDC/CNT material, it was employed as a cathode catalyst in AEMFC together with a HMT-PMBI4 membrane. The tests were conducted at different conditions and the best performance with peak power density of 310 mW cm–2 was obtained at 70 °C with 1 bar back pressure (Figure 1). This good performance shows that the metal-free 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). C.Z. Zhu, H. Li, S.F. Fu, D. Du, and Y.H. Lin, Chem. Soc. Rev., 45, 517-531 (2016) J. Lilloja, E. Kibena-Põldsepp, A. Sarapuu, A. Kikas, V. Kisand, M. Käärik, M. Merisalu, A. Treshchalov, M. Rähn, J. Leis, V. Sammelselg, Q. Wei, S. Holdcroft, and K. Tammeveski, Appl. Catal., B, 272, 119012 (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
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».