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Enregistrement W4285398115 · doi:10.1149/ma2022-01451915mtgabs

Low Cost Electrodes for Alkaline Water Electrolysis

2022· article· en· W4285398115 sur OpenAlexaff
Hamid Reza Zamanizadeh, Bruno G. Pollet, Svein Sunde, Frode Seland

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlkaline water electrolysisElectrolysisElectrolyteNickelElectrochemistryMaterials scienceOxygen evolutionX-ray photoelectron spectroscopyElectrodeElectrolysis of waterWater splittingChemical engineeringTransition metalInorganic chemistryMetallurgyChemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To succeed with the green transition, one must have cheap and reliable ways to store intermittent renewable energy. It is believed that hydrogen will play a key role in this regard, preferably through electrochemical water splitting. Alkaline water electrolysis is a mature technology, using nickel materials in most key components. Although Ni and Ni-S are active materials towards the oxygen evolution reaction (OER) and hydrogen evolution reaction (HER), respectively, it is desirably to develop more active, durable and cheaper electrodes through a simple activation procedure of low-Ni containing materials. Moureaux et al. [1, 2] and Schäfer et al. [3] have shown that cheap stainless steel electrodes can be activated through electrooxidation in high pH electrolytes creating a nickel enriched surface. In this work we have employed a similar activation procedure, activating SS316 at 1.7 V for 18 hours at room temperature in a 3-electrode electrochemical cell using electrolytes with various KOH concentrations. The surface composition was analyzed with XPS and GD-OES before and after activation, and revealed that the Ni content in the surface increased with increasing KOH, at the expense of Fe and Cr. The composition converged to 73% Ni and 27% Fe for KOH concentration of 7.5 and higher. This composition showed the best OER performance of all surfaces prepared, including pure Ni electrodes. A similar enrichment of Ni was observed for SS304, reaching the same surface composition as SS316. However, the Ni content in the surface after activation changed less and was lower than SS316 and SS304 after activation for plate materials with higher nominal Ni bulk composition (Inconel718, Incoloy800 and NiFe 50:50 alloy). Hence, the surface composition can be tuned by selecting an electrode material and pH of the activation electrolyte. Furthermore, we have tested the activated SS316 electrodes at relevant operating conditions in a single cell alkaline water electrolyzer test rig (30wt% KOH, 80°C and 9 bar) and compared it with Ni and as-received SS316 electrodes. The activated SS316 electrodes outperformed the other electrodes and showed a stable performance during 255 hours operation at 0.8 A cm-2. The OER electrode activation procedure was successfully attempted in-situ in the alkaline single cell water electrolyzer test rig. However, the application of high currents needed for the activation led to high cell voltages (3 V) and hence harmful conditions. Finally, the effect of the activation procedure on the HER performance was also investigated and tied to the purity of the electrolyte. Deposition of Cu and Fe metal impurities was observed on the HER electrode, which increased with a lower grade of the KOH electrolyte. HER activity was observed to increase after activation in low grade KOH, which was attributed to an increased surface area and higher Fe to Cu ratio in the deposit. [1] F. Moureaux, P. Stevens, G. Toussaint, M. Chatenet, J. Power Sources 229 (2013) 123-132. [2] F. Moureaux, P. Stevens, G. Toussaint, M. Chatenet, Appl. Catal. B-Environ 258 (2019) 117963. [3] H. Schäfer, D.M. Chevrier, P. Zhang, J. Stangl, K. Müller‐Buschbaum, J.D. Hardege, K. Kuepper, J. Wollschläger, U. Krupp, S. Dühnen, Adv. Funct. Mater. 26 (2016) 6402-6417.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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