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Enregistrement W3117791242 · doi:10.1149/ma2020-0261040mtgabs

Flow Geometry of the Electrolyte and Gas Bubble Formation in Redox Flow Batteries - a Synchrotron Imaging Study

2020· article· en· W3117791242 sur OpenAlexaff
László Eifert, Nico Bevilacqua, Kerstin Köble, Kieran F. Fahy, Liusheng Xiao, Min Li, Kangjun Duan, Aimy Bazylak, Pang‐Chieh Sui, Roswitha Zeis

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteAnodeElectrodeRedoxFlow batterySaturation (graph theory)VanadiumMaterials scienceHydrogenPorosityBubbleChemistryAnalytical Chemistry (journal)Chemical engineeringInorganic chemistryComposite materialMechanicsChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two major limitations of Vanadium Redox Flow Batteries (VRFBs) are (1) The transport losses of getting the electrolyte into the electrode and to the reaction sites with minimum resistance and (2) Lack of access to all reaction sites due to relatively low saturation levels of the electrolyte. 1,2 Although the porous carbon electrodes have high porosity, a large pressure may be required to pump the electrolyte through the electrode during operation. A key factor that influences the saturation and pumping pressure is the design of flow fields. 3 Also, the presence of hydrogen bubbles can affect the saturation of the carbon electrode, which is formed as a parasitic side product of the V 3+ reduction reaction at the anode in VRFBs. 4 This affects the efficiency and stability of the VRFB cells. Besides mixed potentials, the Hydrogen bubbles could also damage the pore structure of the electrode and create an inaccessible surface area where otherwise the reaction would occur. To investigate the formation of gas bubbles inside the small pores of the carbon electrode, as well as the influence of flow geometry, we present a novel vanadium redox flow full-cell (Fig. 1(a)) that facilitates synchrotron X-ray imaging. 5 Three different flow geometries, i.e., serpentine, interdigitated, and flow-through, were tested as shown in Fig. 1(b). During the experiment, the electrolyte was injected into the cell using a peristaltic pump. Radiography was conducted during the injection process to track the flow of the electrolyte through the electrode and to calculate the average saturation for each flow geometry. Further experiments include the potential-dependent changes of the saturation and the 3D-visualization of the hydrogen bubble formation during constant potential measurements via tomography (Fig. 1(c)). This setup offers great flexibility in designing experiments for redox flow batteries, allowing the investigation of various electrode materials with different compression ratios and flow geometries under potential control. In the future, the measurements will help us develop theoretical models for a better understanding of the multiphase and interfacial flow phenomena within the porous electrode. These experiments are essential for the evaluation and optimization of electrode materials and manifolds currently being used in VRFBs. References N. Bevilacqua et al., J. Power Sources , 439 , 227071 (2019) https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S037877531931064X. R. Banerjee, N. Bevilacqua, L. Eifert, and R. Zeis, J. Energy Storage , 21 , 163–171 (2019) https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352152X18305851. R. M. Darling and M. L. Perry, J. Electrochem. Soc. , 161 , A1381–A1387 (2014) http://jes.ecsdl.org/lookup/doi/10.1149/2.0941409jes. L. Eifert, Z. Jusys, R. J. Behm, and R. Zeis, Carbon N. Y. , 158 , 580–587 (2020) https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0008622319311546. L. Eifert et al., ChemSusChem , cssc.202000541 (2020) https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/cssc.202000541. 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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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