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Enregistrement W4285397863 · doi:10.1149/ma2022-01261228mtgabs

Investigation of Activation Protocols and Carbon Components for Core-Shell Mn@Mn<sub>3</sub>O<sub>4</sub>/Carbon Gas Diffusion Electrodes for Oxygen Reduction and Evolution Reactions

2022· article· en· W4285397863 sur OpenAlexaff
Yu Pei, David P. Wilkinson, Előd Gyenge

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrocatalystGas diffusion electrodeBifunctionalCarbon fibersOxygen evolutionCatalysisChemical engineeringManganeseMaterials scienceElectrodeClark electrodeOxygenGaseous diffusionDiffusionChemistryInorganic chemistryElectrochemistryComposite numberComposite materialMetallurgyOrganic chemistryElectrolytePhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the wide application of reversible fuel cells and metal-air batteries, highly efficient and cost-effective oxygen electrodes for both the oxygen reduction and evolution reactions (ORR/OER) are highly desired. Manganese oxides are considered to be one of the most promising bifunctional electrocatalyst candidates to replace the precious Pt/C (for ORR) and IrO2 (for OER) catalysts. Although a tremendous effort has been made to develop advanced materials, the impact of experimental protocols on electrode performance has not been well studied. The objective of this work is to optimize the ORR/OER performance of core-shell Mn@Mn3O4/C gas diffusion electrodes (GDEs) with a focus on designing an effective electrode activation protocol and exploring suitable carbon components, including both carbon additives and wet proofed carbon paper gas diffusion layers (GDLs). To adjust the electrode wetting, two approaches were adopted: i) controlling the weight ratio of Teflon on carbon paper, and ii) pre-treatment with warm HNO3 acid. The HNO3 pre-treatment on Teflon-coated GDLs can slightly increase hydrophilicity (introduces C-O bonds) resulting in enhancement of the ORR/OER activities of Mn@Mn3O4/Vulcan carbon GDEs and the polarization curves are identical regardless of Teflon loading. In order to improve the catalytic activity and durability of Mn@Mn3O4/C GDEs, we explored a set of different carbon additive combinations. Among the different combinations, graphene/Vulcan (1:1) reached the longest lifespan and the ORR/OER overpotentials of Mn@Mn3O4/Vulcan/graphene (before degradation) were as low as that of the Pt/C-IrO2-Vulcan-graphene benchmark. Since MnOx can be irreversibly activated or passivated, it is necessary to exercise caution when polarizing a pristine Mn@Mn3O4/Vulcan/graphene GDE in the first few cycles. For the design of activation protocols, different polarization methods were used, i.e., fast/slow cyclic voltammetry (CV) in different potential ranges or cycling under constant currents (CC) or constant potentials (CP). The highest catalytic activity was achieved by a CV-activated GDE that was obtained by cycling between the ORR and OER-related potentials at a slow scan rate of 1 mV s-1. This better performance might be due to the potential-driven MnOx phase transitions that develop R/α/γ type structures. Figure 1 shows the effect of different electrochemical protocols on the GDE. In comparison to the CC and CP-activated GDEs, it has a lower Mn site average oxidation state (AOS) of 3.1 and a larger contact angle, which suggests a higher population of Mn(III) active sites and OER-improved electrode wetting properties. By systematically tuning the carbon components and activation protocols, we found the ORR/OER performance of Mn@Mn3O4/C GDEs can be much improved when using Vulcan/graphene (1:1) additives, HNO3-treated wetproofed GDL, and applying cyclic voltammetry between ORR and OER-related potentials at a slow scan rate. Although this work focuses on improving MnOx/C GDEs, the developed approaches can also help establish protocols for reaching the full scope of other transition-metal-based electrodes. 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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