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Enregistrement W4285398133 · doi:10.1149/ma2022-01351418mtgabs

Fe- and Co-Containing Nitrogen-Doped Nanocarbon Catalysts from 5-Methylresorcinol for Anion Exchange Membrane Fuel Cells

2022· article· en· W4285398133 sur OpenAlexaff
Kaarel Kisand, Ave Sarapuu, Dmytro Danilian, Arvo Kikas, Vambola Kisand, Mihkel Rähn, Alexey Treshchalov, Maike Käärik, Maido Merisalu, Päärn Paiste, Jaan Aruväli, Jaan Leis, Väino Sammelselg, Kaido Tammeveski, Steven Holdcroft

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbonizationCatalysisMaterials scienceCarbon fibersPyrolysisChemical engineeringGrapheneInorganic chemistryElectrolyteNanotechnologyChemistryOrganic chemistryElectrodeComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Replacing fossil fuels with alternative energy sources has a growing scientific and societal interest because of the the environmental concerns related with their utilization. Low-temperature polymer electrolyte fuel cells have become a subject of intense research as the future cornerstone of renewable energy-based economy. Platinum nanoparticles supported on high-area carbon materials (Pt/C) are commonly used as the cathode catalyst in low-temperature fuel cells. However, the high cost of precious metal-based catalysts limits the commercial viability of such fuel cells. Considerable effort has been directed to design efficient and cheap electrocatalysts through the last decades and transition metal-containing nitrogen-doped carbon nanomaterials have shown the most promising results. A simple strategy to prepare these catalyst materials is high-temperature pyrolysis of organic carbon precursors in the presence of nitrogen and metal sources, where carbonization and N-doping occur simultaneously.1 In this work, highly active oxygen reduction reaction (ORR) electrocatalysts from 5-methylresorcinol, dicyandiamide (DCDA) and Fe and/or Co salts were prepared by a simple one-pot synthesis procedure.2 It has been proposed that DCDA polymerizes into graphitic carbon nitride at around 550 °C, which acts as a reactive template during carbonization of organic precursors, decomposing above 750 °C to produce the micro- and macropores necessary for efficient mass transfer and yielding N-doped graphene-like carbon structures.3 The SEM and TEM analysis revealed that the materials are composed of wrinkled carbon structures doped with nitrogen and metals, and also contain metal nanoparticles encapsulated in N-doped carbon layers. According to the XRD analysis, these nanoparticles are mainly composed of Co, Fe/Fe3O4 and FeCo alloy for the CoNC, FeNC and FeCoNC catalysts, respectively. The specific surface area of the materials was between 290 and 410 m2 g−1. The XPS analysis revealed that the catalysts contain metal-coordinated N centers, while pyridinic nitrogen is the most abundant N species in all materials. Electrocatalytic activity for ORR in alkaline media was evaluated via the rotating disk electrode (RDE) method. The ratio of the precursors was optimized and bimetallic catalysts were found to be more active toward ORR than their monometallic counterparts. Acid treatment slightly increased the catalysts’ ORR activity. The acid-treated bimetallic catalyst (FeCoNC-at) showed exceptional ORR performance, comparable to that of commercial Pt/C (20 wt%) (Figure 1a). This can be attributed to the high surface metal and nitrogen contents, which at least partly are present as nitrogen-coordinated metal (M-Nx) centers, as confirmed by inhibition of ORR in the presence of cyanide ions. The catalyst also demonstrated a rather high stability in short-time tests (15000 potential cycles) and good tolerance to methanol. The FeCoNC-at catalyst was further tested in an anion exchange membrane fuel cell (AEMFC) with hexamethyl-p-terphenyl poly(benzimidazolium) (HMP-PMBI) membrane,4 where a high value of peak power density (P max= 415 mW cm–2) was achieved (Figure 1b).2 References Sarapuu, E. Kibena-Põldsepp, M. Borghei, K. Tammeveski, Electrocatalysis of oxygen reduction on heteroatom-doped nanocarbons and transition metal–nitrogen–carbon catalysts for alkaline membrane fuel cells, J. Mater. Chem. A 6, 776–804 (2018). Kisand, A. Sarapuu, D. Danilian, A. Kikas, V. Kisand, M. Rähn, A. Treshchalov, M. Käärik, M. Merisalu, P. Paiste, J. Aruväli, J. Leis, V. Sammelselg, S. Holdcroft, K. Tammeveski, Transition metal-containing nitrogen-doped nanocarbon catalysts derived from 5-methylresorcinol for anion exchange membrane fuel cell application, J. Colloid Interface Sci. 584, 263–274 (2021). -T. Ren, Z.-Y. Yuan, A universal route to N-coordinated metals anchored on porous carbon nanosheets for highly efficient oxygen electrochemistry, J. Mater. Chem. A 7, 13591–13601 (2019). G. Wright, J. Fan, B. Britton, T. Weissbach, H.-F. Lee, E. A. Kitching, T. J. Peckham, S. Holdcroft, Hexamethyl-p-terphenyl poly(benzimidazolium): a universal hydroxide-conducting polymer for energy conversion devices, Energy Environ. Sci. 9, 2130–2142 (2016). 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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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