Zinc and Nickel Based Oxides Anchored Onto Nitrogen-Doped Carbon Nanotubes As Bifunctional Catalysts for Zinc-Air Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Rechargeable zinc-air batteries are a promising battery technology as they are safe, environmentally friendly, low cost, and have a high theoretical energy density. However, there are several challenges with zinc-air batteries which occur mainly at the air electrode. The main challenge is the slow reaction kinetics for the oxygen evolution and reduction reactions (OER/ORR). To improve the OER and ORR precious metal catalysts have typically been added to the air electrode. However, using precious metals as catalyst materials inhibits large scale applications due to the high material cost and material scarcity. Transition metal oxides are an effective lower cost alternative. Combining transition metal oxides with nanocarbon structures can further increase OER and ORR rates and improve electrochemical stability. [1], [2] In this study, a combination of nitrogen-doped nanotubes (N-CNTs) and transition metal oxides is impregnated into a gas diffusion layer (GDL) made from porous carbon paper. This synthesis process ensures that the catalyst is present throughout the GDL, improving the reaction kinetics [2]. Zinc- and nickel-based tri-metallic and tetra-metallic oxides are investigated. Nickel-based oxides have demonstrated potential for high electrochemical activity but have not been fully studied [3]. Zinc is chosen, in part, because it appears to be incorporated into the transition metal oxide catalysts during battery cycling, so its effect on battery behavior is worth further study. The metal oxide combinations are determined from previous bi-metallic and initial tri-metallic oxide results. For each combination, different ratios are tested, since the amount of each transition metal affects the OER and ORR kinetics. Each combination is examined through various electrochemical and microstructural characterization techniques; e.g., linear sweep voltammetry, electrochemical impedance spectroscopy, electron microscopy and energy-dispersive X-ray spectroscopy. A Design of Experiments approach is used to determine the best metal ratios for each combination. The overall goal of this work is to find a catalyst that increases the efficiency, lowers the voltage gap, and improves the cyclability of zinc-air batteries. [1] N. Xu et al., “Self-Assembly formation of Bi-functional Co 3 O 4 /MnO 2-CNTs hybrid catalysts for achieving both high energy/power density and cyclic ability of rechargeable zinc-Air battery,” Sci. Rep., vol. 6, no. September, pp. 1–10, 2016. [2] D. Aasen, M. Clark, and D. G. Ivey, “ A Gas Diffusion Layer Impregnated with Mn 3 O 4 ‐Decorated N‐Doped Carbon Nanotubes for the Oxygen Reduction Reaction in Zinc‐Air Batteries ,” Batter. Supercaps, vol. 2, no. 10, pp. 882–893, 2019. [3] J. Yi et al., “Non-noble Iron Group (Fe, Co, Ni)-Based Oxide Electrocatalysts for Aqueous Zinc-Air Batteries: Recent Progress, Challenges, and Perspectives,” Organometallics, vol. 38, no. 6, pp. 1186–1199, 2019.
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 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 | 0,000 | 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 ».