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Enregistrement W4220818491 · doi:10.1002/er.7781

Simultaneous improvement of power density and durability of sulfonated poly(ether ether ketone) membrane by embedding <scp> CeO <sub>2</sub> ‐ATiO <sub>2</sub> </scp> : A comprehensive study in low humidity proton exchange membrane fuel cells

2022· article· en· W4220818491 sur OpenAlexaff
Hariprasad Ranganathan, Mohanraj Vinothkannan, Ae Rhan Kim, Vijayapradeep Subramanian, Min‐Suk Oh, Dong Jin Yoo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Energy Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesKorea Institute of Energy Technology Evaluation and PlanningNational Research Foundation of Korea
Mots-clésMaterials scienceMembraneChemical engineeringNanocompositeProton exchange membrane fuel cellThermogravimetric analysisPolymer chemistryEtherConductivityNuclear chemistryComposite materialChemistryOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Herein, we describe the incorporation of cerium oxide-coated amine-functionalized titania nanorods (CeO2-ATiO2) as a bifunctional nanofiller in sulfonated poly(ether ether ketone) (SPEEK) as a cost-effective and high-performance proton exchange membrane (PEM) for PEM fuel cells (PEMFCs). Facile and effective functionalization of TiO2 was performed using amine-containing organic moieties, followed by coating the ATiO2 nanorods with CeO2. A simple solution casting method was employed to incorporate CeO2-ATiO2 into the SPEEK matrix with various weight ratio of 0.5%, 1%, 2%, 4%, or 6%. The successful incorporation of prepared nanofiller in the SPEEK membrane matrix was confirmed by structural and morphological studies such as Fourier transform infrared, X-ray diffractometer, scanning electron microscopy, and atomic force microscope of the SPEEK/CeO2-ATiO2 composite membranes. The presence of ATiO2 improved proton conductivity while CeO2 alleviated the chemical degradation of the membrane by scavenging free radicals. The proton conductivity of an SPEEK/CeO2-ATiO2 (2 wt%) nanocomposite membrane at 60°C under 20% relative humidity (RH) was 17.06 mS cm−1 whereas that of a bare SPEEK membrane under the same conditions was only 4.53 mS cm−1. PEMFCs containing SPEEK/CeO2-ATiO2 (2 wt%) nanocomposite membrane attained a maximum power density of 117 mW cm−2 at a load current density of 371 mA/cm2 at 60°C under 100% RH. In contrast, a PEMFC containing the bare SPEEK membrane delivered a power density of 91 mW cm−2 at a load current of 253 mA cm−2. A single cell open circuit voltage (OCV) test to examine the durability of membranes revealed that a PEMFC with an SPEEK/CeO2-ATiO2 (2 wt%) membrane showed excellent stability with an OCV decay of 0.925 mV h−1 at 60°C under 30% RH, whereas that of a PEMFC with a bare SPEEK membrane was 3.437 mV h−1 under identical conditions. Based on the abovementioned results, it is found that the SPEEK/CeO2-ATiO2 nanocomposite membranes overcome the durability issues of pristine SPEEK membranes and show enhanced electrochemical performance under a harsh PEMFC environment. Highlights CeO2-ATiO2 was utilized as a bifunctional filler to fabricate composite membrane. Integration of CeO2-ATiO2 improved the proton conductivity of sulfonated poly(ether ether ketone) (SPEEK) under low relative humidity. Addition of CeO2-ATiO2 to SPEEK resulted in improved physiochemical and thermomechanical properties. Optimized SPEEK/CeO2-ATiO2 (2 wt%) exhibited improved proton exchange membrane fuel cell performance while retaining excellent durability compared to pristine SPEEK.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,257 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations85
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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