MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3117444974 · doi:10.1149/ma2020-02372371mtgabs

(Invited) Effect of Water Management for Cathode Catalyst Layers Using a Non-Noble Metal Catalyst and a Novel Polymer Electrolyte on Cell Performance Hysteresis in Anion Exchange Membrane Fuel Cells

2020· article· en· W3117444974 sur OpenAlexaff
Makoto Uchida, Kanji Otsuji, Naoki Yokota, Donald A. Tryk, Katsuyoshi Kakinuma, Kenji Miyatake

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensMD Precision (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnodePlatinumCatalysisElectrolyteCathodeNoble metalProton exchange membrane fuel cellElectrocatalystMembraneChemical engineeringMaterials scienceInorganic chemistryCarbon blackMembrane electrode assemblyDirect methanol fuel cellChemistryElectrodeIon exchangeElectrochemistryIonComposite materialOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we examined the cell performance of membrane-electrode assemblies (MEAs), for anion exchange membrane fuel cells (AEMFCs), using a non-noble metal catalyst and a novel polymer electrolyte. The chemical structure of quaternized poly(arylene perfluoroalkylene), i.e., QPAF-4 (ion exchange capacity: IEC = 2.1 meq g -1 ) developed in this laboratory1 is shown in Figure 1. Since this membrane is soluble in methanol, it is also suitable for use as an electrode binder. The non-precious metal catalyst cell was loaded with 0.45 mg cm -2 Fe-N-C catalyst supplied by Pajarito Powder on the cathode and 0.20 mgPt cm -2 platinum catalyst on the anode. An MEA in which platinum was loaded (0.20 mgPt cm -2 ) on both the anode and cathode was prepared for comparison. Pt loaded on carbon black (Pt/CB, TEC10E50E), supplied from TKK Japan, was used as the platinum electrocatalyst. Figure 2 shows a comparison of Fe-N-C and Pt/CB for their I-V performances at 60 o C, 100% RH, 0 kPa g ; anode H 2 (100 mL/min); cathode O 2 (100 mL/min). The cell using the Fe-N-C catalyst exhibited large hysteresis in the I-V curve, i.e., a large difference in potential between increasing and decreasing current. Figure 3 shows a comparison of Fe-N-C and Pt/CB for their I-V performances at 60 o C, 100% RH, 100 kPa g ; anode H 2 (100 mL/min); cathode O 2 (100 mL/min). The hysteresis of the I-V performance for the cell using the Fe-N-C cathode decreased with increasing back pressure. The cell exhibited slightly lower open circuit voltage and similar IV performance compared with those using Pt/CB. At the present stage, the loading amount of Fe-N-C catalyst, ionomer content, and porosity of the catalyst layer have not yet been optimized. We investigated whether the hysteresis originates from the anode or cathode. Based on the results of various I-V measurements, we conclude that the hysteresis is related to water supplied to the cathode using the Fe-N-C catalyst. Further details will be given in this presentation. We found from these results that the water management is essential, due to its requirement for the cathode reaction, for high-performance AEMFCs. Finally, these results demonstrate the viability of the use of low-cost materials such as non-noble metal catalysts for the AEMFC. Acknowledgement This project was partly supported by NEDO Japan through funds for the “Advanced Research Program for Energy and Environmental Technologies” and the Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) and the Swiss National Science Foundation (SNSF) under the Joint Research Projects (JRPs) program. References 1. H. Ono, T. Kimura, A. Takano, K. Asazawa, J. Miyake, J. Inukai, K. Miyatake, J. Mater. Chem. A, 5, 24804 (2017). 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 enseignants0,151
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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,188 · 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

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetFuel Cells and Related MaterialsTravaux en français237 207