The effect of non-spherical platinum nanoparticle sizes on the performance and durability of proton exchange membrane fuel cells
Notice bibliographique
Résumé
Platinum (Pt) nanoparticles with different sizes of 2 nm and 5 nm supported on functionalized high surface area carbon (HSC) have been successfully synthesized with a one-pot synthesis technique in large scale. Of the interest for the proton exchange membrane fuel cell applications, the synthesized supported catalysts are evaluated by physical characterizations, half-cell and scaled up single cell tests to study the impact of the catalyst sizes on cell performance and durability. Physical characterizations clearly demonstrate the sizes, shapes, crystallinity phases, and the total loading of the Pt nanoparticles on HSC. Half cell characterizations demonstrate higher electrochemical surface area, higher mass activity, and less durability for the working electrode prepared by the smaller Pt nanoparticle sizes (2 nm) than the larger Pt nanoparticles (5 nm). Scaled up single cell tests using air and hydrogen as the cathode and anode reactants demonstrate the membrane electrode assembly (MEA) prepared by smaller Pt nanoparticle sizes (2 nm) shows the maximum power density of 1.1 W/cm 2 , which is 7% higher than the maximum power density of MEA prepared by larger Pt nanoparticles (5 nm) under similar operational conditions. The 30,000 cycles of accelerated stress test on the membrane electrode assembly prepared by larger Pt nanoparticles (5 nm) demonstrates 13% drop at maximum power density, illustrating the excellent performance against degradation (ageing).
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».