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Enregistrement W3117137117 · doi:10.1149/ma2020-022208mtgabs

Highly Energy-Efficient Vanadium Redox Flow Batteries with Thermo-Chemically Activated Graphite Felt Electrodes

2020· article· en· W3117137117 sur OpenAlexaff
Vladimir Neburchilov, Ken Tsay, Khalid Fatih, Roberto Neagu, Oltion Kodra, Erik Kjeang, Caio Vinicios Juvencio da Silva

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVanadiumRedoxFlow batteryCyclic voltammetryElectrochemistryWettingElectrolyteElectrodeX-ray photoelectron spectroscopyMaterials scienceChemistryAnalytical Chemistry (journal)AdsorptionActivation energyInorganic chemistryChemical engineeringPhysical chemistryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Vanadium Redox Flow Battery (VRFB) is a promising energy storage technology for large scale stationary applications that require a long cycle life of over 10 years. The specific feature of VRFB is the slower kinetics of redox reactions (V 2+ /V 3+ ) on the negative electrode (NE) as compared to the kinetics of the redox reaction (VO 2 + /VO 2+ ) on the positive electrode (PE) and poor kinetic reversibility.. The commonly used electrodes for VRFBs are graphite felt electrodes (GFE). One of the main challenges facing these GFEs is their activation that enhances a rate of redox reactions due to the increase of GFE wettability and surface area. Another challenge is capability to maintain GFE activation over cycling. In this work, we report on thermal and thermo-chemical activation of GFEs which leads to the formation of functional groups (carboxyl C=O, phenolic C-O, and adsorbed O or H 2 O for the enhancement of the electrode wettability and active surface area. The physicochemical characterization of the activated GFEs was performed using X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) and contact angle measurements. The electrochemical study was conducted by cyclic voltammetry (CV) measurements in 0.2M VOSO 4 /2M H 2 SO 4 at 1 mV/s and cycling tests (50 cycles, three tests for every GFE) in a commercial 9cm 2 VRFB ( Standard Energy Corp.) using a charge/discharge current density of 80 mA/cm 2 at 20 o C and a commercial vanadium electrolyte 1.6M [V]/2M H 2 SO 4 . The increase of temperature of GFE heat treatment of GFEs from 400 to 500 o C resulted in the growth of the energy efficiency (EE) of VRFBs with such electrodes from 81.3 to 87.2%, respectively, due to the increase of adsorbed oxygen or water from 1.6 to 8.72% and C-O (C-OH) groups from 0.49 to 2.09%, respectively and wettability (contact angle (CA) decreases from 78.7 to 65.1 o ). Analysis of CVs of the redox reaction VO 2 + /VO 2+ shows the decrease of the peak of potential separation ΔEp (E pa -E pc ) from 0.357 to 0.345 V and the peak of current ratio (J pa /J pc ) from 1.406 to 1.26, indicating lower polarization due to the increase of the electrode surface area, acceleration and reversibility of these redox reaction, respectively (Table 1). The proposed additional treatment of the heat treated GFE at 400 o C (GFE400) in strong oxidants H 2 O 2 , H 2 SO 4 and HNO 3 for the decomposition of C=O and the enhancement of the content C-O groups and GFE wettability didnt result in the performance improvement (VRFB with GFE400+10%H 2 O 2 - energy efficiency of 78%). The thermal treatment of GFE at 500 o C demonstrated improvement of VRFB cell performance, namely growth of energy efficiency to 87.2% and VE to 90.1%, % due to the increase of wettability and active surface area of GFEs. 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,198 · 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.

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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