Materials Engineering toward Durable Electrocatalysts for Proton Exchange Membrane Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) have penetrated many commercial markets, especially in the automotive market as Toyota has launched the first commercially mass‐produced fuel cell vehicle, the Mirai in 2014. Electrocatalysts play an irreplaceable role in determining the PEMFCs, performance and account for half of the total cost. Despite substantial progress in exploiting highly active platinum group metal (PGM) and PGM‐free electrocatalysts, current electrocatalysts are faced with significant durability challenges, i.e., high‐performance electrocatalysts usually suffer from rapid degradation during PEMFC operation. The lifetime of the reported electrocatalysts is far from the requirement of performing steadily over the 8000 h of operation in commercialized PEMFCs. To this end, addressing the durability issues of oxygen reduction reaction (ORR) electrocatalysts is imperative for their practical employment in PEMFCs. Herein, the state‐of‐the‐art advances in understanding the durability issues of PGM and PGM‐free catalysts for ORR under fuel cell conditions and the materials engineering strategies to tackle these issues are summarized. The insights into the durability issues, involving the degradation mechanisms and the impact of operation conditions are reviewed. Establishing strategies to mitigate catalyst degradation through rational design of stable PGM and PGM‐free catalysts is highlighted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».