Porous Graphene Layers on Pt Catalyst for Long-Term Stability of Fuel Cell Electrode
Notice bibliographique
Résumé
With the development of various energy technologies, much interest is focused on the feasibility and efficiency study of energy devices such as fuel cells, batteries, supercapacitors and water electrolysis systems. Among them, polymer electrolyte fuel cell (PEFC), which convert hydrogen into electric energy with zero emission of pollutants, is one of the most promising environmentally friendly technologies. Despite innumerable studies for more than half a century, degradation of the key component, membrane electrode assembly (MEA), is still a big obstacle for the commercialization of PEFC system. For the high performance and long-term stability of Pt/C electrode catalyst, the agglomeration of Pt particles and dissolution or detachment of Pt particles from carbon support have to be improved. For this purpose, we adopted a new shape of nano-carbon material for the surface modification of Pt catalyst. Graphene has been an attractive two-dimensional carbon allotrope having large surface area and electronic conductivity. Graphene also shows high flexibility and mechanical strength so that it can be used for large number of applications such as flexible display or printable electronics, etc [1-2]. In most cases, people need large-area graphene films with little or no defect for high thermal and electronic conductivity. Also, people need to transfer the as-prepared graphene film for each application. All of these processes are not easy or simple, and they are also labor-intensive processes. However, in the case of catalysis, porous graphene films can be synthesized via very simple one-step process and can be used as effective protective layers for Pt catalysts. In this study, we developed porous graphene films in order to improve the long-term stability of Pt catalysts maintaining the high performance of them. The graphene films were synthesized by single-step vaporization process, where the number of graphene layers and the defects in their structure are manipulated by temperature and composition of the precursors. In this process, the amounts of structural defects, pyridine was simultaneously introduced to the vaporization process, which is much easier and cost-effective compared to the conventional NH3-treatment at high temp [3]. Consequently, our Pt/C catalysts coated with porous graphene films showed similar initial activity compared with the commercial catalysts (Pt 40wt%, Johnson Matthey) showing more than 150% higher long-term stability [4]. [1] A.K. Geim and K. S. Novoselov, Nature Mater. 6 (2007) 183. [2] X. L. Li, G. Y. Zhang, X. D. Bai, X. M. Sun, X. R. Wang, E. Wang and H. J. Dai, Nature Nanotech. 3 (2008) 538. [3] Y. Wang, Y. Shao, D. W. Matson, J. Li and Y. Lin, ACS nano 4(4) (2010) 1790. [4] H. Kim, A. Robertson, S. O. Kim, J. M. Kim and J. H. Warner, ACS nano 9(6) (2015) 5947.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».