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Enregistrement W3116658618 · doi:10.1149/ma2020-02382453mtgabs

Using Pore Former to Improve Performance of Anode Catalyst Layer of a PEM Water Electrolyzer

2020· article· en· W3116658618 sur OpenAlexaff
Manas Mandal, Marc Secanell

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrostructureMaterials scienceElectrolyteChemical engineeringPorosityCatalysisAnodeProton exchange membrane fuel cellCathodeLayer (electronics)FabricationElectrolysisComposite materialChemistryElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymer electrolyte membrane water electrolyzer (PEMWE) performance mostly depends on the catalyst layer (CL) composition and microstructure. The CL microstructure is influenced by catalyst ink composition and fabrication process [1]. Due to the use of an unsupported catalyst (IrO x ) in PEMWE, the porosity of the CL is low, resulting in a low CL surface area and high activation loss. By increasing the porosity of the CL, it is hypothesized that more catalyst surface area will be exposed to the reactant and electrolyte. One method to increase the CL porosity is to use pore formers (PF): sacrificial particles that are added to the ink and then removed after CL fabrication, leaving additional pores. Limited work has been done on the use of PF in fuel cell applications [2–6] which resulted in an increase of the porosity [3,5] and the surface area [2–4]. No work has been done using PF in PEMWE application. In this study, a PF is used to study the effect of PF addition on PEMWE microstructure and performance. In order to fabricate the catalyst coated membranes (CCMs), an anode catalyst ink was prepared by dispersing IrO x powder (Tanaka Kikinzoku Kogyo, ELC-0110) and PF in a dispersion media as described in ref. [7]. The PF to IrO x volume ratio was varied between 0 to 0.25 (Table 1). The ionomer content was kept constant at 35 %wt. The cathode ink was prepared using the method and material described in ref. [8]. The CCMs were prepared by inkjet printing method as described in ref. [7] with catalyst loading as shown in Table 1. One CCM for each PF to IrO x volume ratio was tested and the results are reported. The effect of the PF on the electrochemical surface area (ECSA) was studied using cyclic voltammetry (CV). ECSA was estimated, after conditioning and obtaining nine polarization curves, using the method developed by Tan et al. [9]. The average ECSA of CCM-0.1 is increased by 57 % compared to the CCM-0 after nine polarization curves as shown in Figure 1b and Table 1. While CCM-0.1 shows the highest ECSA, a similar improvement is not seen from CCM-0.25, indicating that the removal of PF is having an impact beyond increasing the ECSA. To study the electrode performance without the effect of varying loading between electrodes, the normalized electrochemical performance with respect to IrO x loading is compared in Figure 1a. CCM-0.1 exhibits the highest performance and shows an improvement of 30 and 80 mV at 2 A/mg compared to the CCM-0.25 and CCM-0 respectively. The cell voltage decreased with an increase in the PF to IrO x volume ratio from 0 to 0.1. When the ratio increased further to 0.25, the cell voltage increased, showing an optimum cell voltage at 0.1 PF to IrO x volume ratio which is in line with the estimated ECSA. The PF has a complex impact on the CL microstructure. These preliminary results indicate that the PEMWE performance can be improved by using PF, and that there might be an optimal PF content. K.-H. Kim, K.-Y. Lee, H.-J. Kim, E. Cho, S.-Y. Lee, T.-H. Lim, S. P. Yoon, I. C. Hwang and J. H. Jang, Int. J. Hydrog. Energy, 35, 2119 (2010). Y. Song, Y. Wei, H. Xu, M. Williams, Y. Liu, L. J. Bonville, H. R. Kunz and J. M. Fenton, J. Power Sources, 141, 250 (2005). T. V. Reshetenko, H.-T. Kim and H.-J. Kweon, J. Power Sources, 171, 433 (2007). Q. Huang, J. Jiang, J. Chai, T. Yuan, H. Zhang, Z. Zou, X. Zhang and H. Yang, J. Power Sources, 262, 213 (2014). A. Fischer, J. Jindra and H. Wendt, J. Appl. Electrochem., 28, 277 (1998). Y.-H. Cho, N. Jung, Y. S. Kang, D. Y. Chung, J. W. Lim, H. Choe, Y.-H. Cho and Y.-E. Sung, Int. J. Hydrog. Energy, 37, 11969 (2012). M. Mandal, A. Valls, N. Gangnus and M. Secanell, J. Electrochem. Soc., 165, F543 (2018). S. Shukla, K. Domican, K. Karan, S. Bhattacharjee and M. Secanell, Electrochimica Acta, 156, 289 (2015). X. Tan, J. Shen, N. Semagina and M. Secanell, J. Catal., 371, 57 (2019). 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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