Effect of Cerium Chloride on the Self-Corrosion and Discharge Activity of Aluminum Anode in Alkaline Aluminum-air Batteries
Notice bibliographique
Résumé
One of the key impediments to aluminum (Al) as an anode in alkaline Al-air batteries is self-corrosion, which limits the battery’s efficiency due to the capacity loss and lifespan reduction. Thus, it is vital to find an efficient electrolyte additive that reduces self-corrosion in Al anodes. In this study, the effect of adding 0.5 to 1.5 wt% of cerium chloride to 4 mol l−1 KOH electrolyte on the self-corrosion of pure Al anode was investigated using electrochemical experiments. The results show that the addition of cerium chloride to the electrolyte reduces self-corrosion of the Al anode with a negligible effect on the anode activity. Cerium chloride forms cerium hydroxide (Ce (OH)3) in the alkaline electrolyte, which is adsorbed on the Al surface. Therefore, the corrosion potential increased, and self-corrosion current density decreased. As the cerium chloride concentration increased, the Al anode efficiency increased from 43.8% to 76.1%, and the capacity density increased from 1294 to 2244 mAh g−1. Furthermore, increasing the immersion time of the Al anode in the electrolyte containing cerium chloride increased the self-corrosion resistance and provided the self-healing properties for the anode.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».