Constructing a Multifunctional Interface between Membrane and Porous Transport Layer for Water Electrolyzers
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The cell performance and durability of polymer electrolyte membrane (PEM) water electrolyzers are limited by the surface passivation of titanium-based porous transport layers (PTLs). In order to ensure stable performance profiles over time, large amounts (≥1 mg·cm –2 ) of noble metals (Au, Pt, Ir) are most widely used to coat titanium-based PTLs. However, their high cost is still a major obstacle toward commercialization and widespread application. In this paper, we assess different loadings of iridium, ranging from 0.005 to 0.05 mg·cm –2 in titanium PTLs, that consequently affect the investment costs of PEM water electrolyzers. Concerning a reduction in the precious metal costs, we found that Ir as a protective layer with a loading of 0.025 mg·cm –2 on the PTLs would be sufficient to achieve the same cell performance as PTLs with a higher Ir loading. This Ir loading is a 40-fold reduction over the Au or Pt loading typically used for protective layers in current commercial PEM water electrolyzers. We show that the Ir protective layer here not only decreases the Ohmic resistance significantly, which is the largest part of the gain in performance, but moreover, the oxygen evolution reaction activity of the iridium layer makes it promising as a cost-effective catalyst layer. Our work also confirms that the proper construction of a multifunctional interface between a membrane and a PTL indeed plays a crucial role in guaranteeing the superior performance and efficiency of electrochemical devices.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».