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Enregistrement W4247700035 · doi:10.1149/ma2016-02/1/23

Fabrication and Characterization of Electrospun Electrodes for Flow Battery Applications

2016· article· en· W4247700035 sur OpenAlexaff
Selina Peng Liu, Jeff T. Gostick

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueConducting polymers and applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceElectrospinningNanotechnologyEnergy storageElectrodePorosityBattery (electricity)Flow batteryProcess engineeringComposite materialElectrolyteChemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flow batteries are a promising candidate for grid-level energy storage, due to their decoupled power generation and energy storage [1]. Since they were first proposed by NASA in the 1970’s [2], numerous prototypes have been shown, but commercialization has been hindered by their suboptimal design and high cost. Most research in this field has been focused on adjusting redox chemistry or improving catalytic properties of the electrode. Less effort has been made in addressing the mass transport within the electrochemical cell. The electrode is typically a porous carbon material which supports redox reactions on its surface [1]. Optimizing the hydrodynamic conditions and transport phenomena via structural modifications of the electrode is a promising option to improve cell performance. Fibrous materials are of special interest due to their high surface area, which leads to a higher reaction rate, while at the same time being highly porous to provide good permeability and diffusivity. In this work, a range of fibrous electrodes were produced by electrospinning of polyacrylicnitrile (PAN) followed by carbonization. Electrospinning is a convenient method for making prototype materials since it allows tremendous flexibility in the final product by simply varying processing parameters [3]. The use of novel electrodes to improve mass transport and reactive surface area in flow batteries has started to be the focus of investigations [4], but recent modeling work [5] has shown that significant improvements can be made. Materials were produced with a range of fiber morphology, porosity, pore sizes, and thickness. SEM images of 1 specific electrospun material before and after carbonization are shown in figure 1. In addition to these structural measurements, key transport properties such as diffusivity and permeability were also measured and found to vary widely between materials. It is expected that these properties will correlate closely with cell performance, hence proper characterization of transport parameters will be essential to the further optimization of high performance materials. [1] A. Z. Weber, M. M. Mench, J. P. Meyers, P. N. Ross, J. T. Gostick, and Q. Liu, “Redox flow batteries: a review,” J. Appl. Electrochem. , vol. 41, no. 10, pp. 1137–1164, Sep. 2011. [2] L. H. Thaller, “Electrically rechargeable REDOX flow cell,” US3996064 A, 07-Dec-1976. [3] B. Zhang, F. Kang, J.-M. Tarascon, and J.-K. Kim, “Recent advances in electrospun carbon nanofibers and their application in electrochemical energy storage,” Prog. Mater. Sci. , vol. 76, pp. 319–380, Mar. 2016. [4] G. Lin, P. Y. Chong, V. Yarlagadda, T. V. Nguyen, R. J. Wycisk, P. N. Pintauro, M. Bates, S. Mukerjee, M. C. Tucker, and A. Z. Weber, “Advanced Hydrogen-Bromine Flow Batteries with Improved Efficiency, Durability and Cost,” J. Electrochem. Soc. , vol. 163, no. 1, pp. A5049–A5056, Jan. 2016. [5] M. D. R. Kok and J. T. Gostick, “Multiphysics Simulation of the Bromine Cathode: Cell Architecture and Electrode Optimization,” ECS Trans. , vol. 69, no. 1, pp. 21–35, Sep. 2015. 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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
Publié2016
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