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Enregistrement W4230117171 · doi:10.1149/ma2018-01/29/1690

Effect of Co Addition in Amorphous Ni-Based Alloys for the Alkaline Oxygen Evolution Reaction

2018· article· en· W4230117171 sur OpenAlexaff
Kevin M. Cole, Donald W. Kirk, Steven J. Thorpe

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverpotentialOxygen evolutionAlkaline water electrolysisAmorphous solidElectrolysisMaterials scienceElectrolyteElectrolysis of waterMicrostructureChemical engineeringFaraday efficiencyMetallurgyNickelWater splittingAqueous solutionCorrosionInorganic chemistryCatalysisElectrochemistryChemistryElectrodePhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional alkaline water electrolysis has been successful industrially because of the use of low cost, stable, nickel based materials as electrocatalysts. The major drawback to these systems is that they use aqueous KOH as the electrolyte which is not desirable from a corrosion and packaging perspective. The use of novel anion exchange membranes (AEM) in alkaline water electrolysers is now of particular interest since it eliminates the aqueous KOH electrolyte and can provide form factors and much higher current densities that rival PEM-based electrolysers. Conventional Ni electrocatalysts for the oxygen evolution reaction (OER) still display large overpotentials and slower reaction kinetics. The addition of Co to Ni-based alloys has been noted to increase the activity by stabilizing the β-NiOOH phase over γ-NiOOH, but this often leads to an increase in the oxygen overpotential [1]. The issue of increased overpotential can be mitigated with the use of amorphous structures to reduce oxygen overpotentials with the addition of Co [2]. This previous research has been limited to thin films which are not ideal for catalysts in AEM water electrolysis [2]. In this work, amorphous Ni79.2-xCoxNb12.5Y8.3 (x = 0, 5, 10 at.% Co) are synthesized using mechanical alloying as a means to produce high surface area powders. The effect of milling temperature and time on the resulting powder microstructure was characterized using a combination of x-ray diffraction and electron microscopy. Performing mechanical alloying at cryogenic temperatures resulted in an amorphous microstructure for alloys containing 0, 5, and 10 at.% Co upon 6 hours of milling. The role of Co on the alkaline oxygen evolution reaction was investigated by cyclic voltammetry and Tafel measurements. Tafel plots for the amorphous alloys, along with crystalline Ni can be seen in Fig. 1 with the corresponding kinetic properties being summarized in Table 1. These results show that all of the amorphous alloys possessed a lower Tafel slope compared to crystalline Ni while the amount of Co within these amorphous alloys had little effect on Tafel values. The kinetic behaviour of the amorphous alloys towards the OER was a function of the amount of Co. When 5 at.% Co was added to Ni79.2-xCoxNb12.5Y8.3, the overpotential decreased by 30 mV with a three-fold increase in exchange current density. In contrast, when 10 at.% Co was added, only a minor decrease in overpotential was observed accompanied by a nearly six-fold increase in exchange current density. These features, along with the high surface area achieved during mechanical alloying, provide a cost-effective and simple method for producing stable and active electrocatalysts for the oxygen evolution reaction in AEM water electrolysis. [1] T. N. Lambert, J. A. Vigil, S. E. White, D. J. Davis, S. J. Limmer, P. D. Burton, E. N. Coker, T. E. Beechem and M. T. Brumbach, Chem. Commun., 51(46), 9511 (2015) [2] R. D. L. Smith, M. S. Prévot, R. D. Fagan, S. Trudel and C. P. Berllinguette, J. Am. Chem. Soc., 135(31), 11580 (2013) Figure 1

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2018
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