MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4232283276 · doi:10.1149/ma2019-02/35/1583

Ultra-Durable Ti<sub>3</sub>O<sub>5</sub>Mo<sub>0.2</sub>Si<sub>0.4</sub> Fuel Cell Catalyst Supports with Enhanced Conductivity

2019· article· en· W4232283276 sur OpenAlexaff
Reza Alipour Moghadam Esfahani, Reza B. Moghaddam, E. Bradley Easton

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCatalysisConductivityChemical engineeringCatalyst supportElectrolyteOxideCarbon blackTitaniumDirect-ethanol fuel cellProton exchange membrane fuel cellNanotechnologyMetalComposite materialElectrodeMetallurgyChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymer electrolyte membrane fuel cells (PEMFCs) are a clean energy technology with potential application in automotive and station power systems. However, the high cost of Pt catalyst and long-term durability of electrode materials is a barrier that hinder market penetration. The support material greatly influences electrocatalytic activity and durability of the Pt nanoparticle catalysts. Carbon black has been the primary catalyst support in fuel cells over the last 30 years due to its high surface area and high electronic conductivity. However, carbon corrosion occurs readily during start-up/shutdown conditions. Therefore, more advanced support materials are need in order to overcome these problems. Many low-cost metal oxide materials like as TiO2, NbOx, WOx, and MoOx have high oxidative and thermal stability. As such, there has been a growing interest to exploit these materials in fuel cell catalysts layers. However, the potential benefits of adding these metal oxides to the catalyst layer are often negated by their inadequate electronic conductivity. Recently, there has been a growing interest in designing metal oxides with sufficient electrical conductivity to be a practical catalyst support. Significant attention has been paid to titanium suboxides (TixO2x−1) materials since they possess acceptable electronic conductivity. Furthermore, the addition of a dopant can further enhance electronic conductivity by creating oxygen vacancies within the lattice structure. Recently, Esfahani and co-worker have reported a process of modifying TiO2 with Mo to form Mo-doped titanium suboxide (Ti3O5-Mo). While this has been shown to be a promising fuel cell catalyst support, the support still had a sizable band gap of (2.6 eV)[1]. We have hypothesized that the introduction of the second dopant could further reduce the electronic band gap and enhance conductivity. Specifically, we have examined the use of Si as the second dopant due to its high stability and the demonstrated compatibility of silicates in fuel cell catalyst layers [2-4]. Therefore we prepared a dual-doped metal oxide support materials with a composition of Ti3O5Mo0.2Si0.4 (hereafter referred to as TOMS). The TOMS support displays a remarkably low band gap of 0.31 eV, leading to a high electronic conductivity compared to other metal oxide supports. We have prepared fuel cell catalysts by depositing Pt nanoparticles onto the TOMS support. The resultant catalysts show remarkable stability and performance, which is due to a strong metal support interaction [5]. In this presentation, I will describe how doping alters the conductivity of metal oxides. In addition, we will demonstrate the performance of Pt/TOMS systems as well as its stability under several accelerated stress test protocols. References [1] R. Alipour Moghadam Esfahani, S.K. Vankova, A.H.A. Monteverde Videla, S. Specchia, Innovative carbon-free low content Pt catalyst supported on Mo-doped titanium suboxide (Ti3O5-Mo) for stable and durable oxygen reduction reaction, Applied Catalysis B: Environmental, 201 (2017) 419-429. [2] J.I. Eastcott, E.B. Easton, Sulfonated silica-based fuel cell electrode structures for low humidity applications, Journal of Power Sources, 245 (2014) 487-494. [3] R. Alipour Moghadam Esfahani, H.M. Fruehwald, F. Afsahi, E.B. Easton, Enhancing fuel cell catalyst layer stability using a dual-function sulfonated silica-based ionomer, Applied Catalysis B: Environmental, 232 (2018) 314-321. [4] R. Alipour Moghadam Esfahani, R.B. Moghaddam, I.I. Ebralidze, E.B. Easton, A hydrothermal approach to access active and durable sulfonated silica-ceramic carbon electrodes for PEM fuel cell applications, Applied Catalysis B: Environmental, 239 (2018) 125-132. [5] R. Alipour Moghadam Esfahani, I.I. Ebralidze, S. Specchia, E.B. Easton, A fuel cell catalyst support based on doped titanium suboxides with enhanced conductivity, durability and fuel cell performance, Journal of Materials Chemistry A, 6 (2018) 14805-14815. 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,173 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetFuel Cells and Related MaterialsTravaux en français237 207