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Enregistrement W4285398494 · doi:10.1149/ma2022-01391739mtgabs

Elucidating the Reaction Pathways Responsible for Carbon Monoxide Production in Solid Oxide Co-Electrolysis Cells: A Theoretical Framework

2022· article· en· W4285398494 sur OpenAlexaff
Anders S. Nielsen, Brant A. Peppley, Odne Stokke Burheim

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChemical Looping and Thermochemical Processes
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolysisCarbon monoxidePower to gasElectrochemical reduction of carbon dioxideWater-gas shift reactionSyngasHydrogen productionElectrolysis of waterSteam reformingCarbon dioxideHigh-temperature electrolysisChemistryHydrogenChemical engineeringOxideWaste managementCatalysisOrganic chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The continuous emission of anthropogenic greenhouse gases, in tandem with the demand for renewable and intermittent energy storage systems, has given rise to the development of technologies which can convert carbon dioxide into useful chemicals and feedstocks. Solid oxide co-electrolysis cells have the potential to help address these demands, as they can efficiently convert carbon dioxide and steam into synthesis gas (carbon monoxide and hydrogen) utilizing clean electricity, which can then be supplied downstream to Fischer-Tropsch reactors in order to produce synthetic liquid fuels. Advantages of solid oxide co-electrolysis cells are mainly attributed to their capacity to operate at high temperatures, which in turn enhances the catalytic performance of electrode materials and reduces the amount of energy required to facilitate the electrochemical reduction of carbon dioxide and steam. The development of these devices has consequently drawn significant attention from designers and researchers, and have emerged as a promising alternative for renewable energy storage and synthesis gas production. One important challenge that has arisen in the analysis of solid oxide co-electrolysis cells is determining the reaction pathways responsible for carbon monoxide production. Studies have suggested that the reverse water gas shift reaction is the primary mechanism [1,2], since the co-electrolysis polarization curves have been shown to be identical to those obtained in pure steam electrolysis, while others have found that such curves lie between the results produced by pure steam and pure carbon dioxide electrolysis, thus indicating the electrochemical reduction of carbon dioxide and reverse water gas shift reaction are both contributors [3,4]. Given the varying operating conditions and cell designs that have been implemented in these studies, it is difficult to draw meaningful comparisons between these results and to deduce the reaction pathways by which carbon monoxide is generated. The objective of the current work is to, therefore, develop a theoretical framework to elucidate the reaction pathways which govern carbon monoxide production for a broad range of operating conditions and design specifications. An in-house 1-Plus-1D transport model is developed to quantify how each transport mechanism affects the rate of production and consumption of carbon monoxide, as well as the operating potential of a solid oxide co-electrolysis cell. This analysis is intended to cultivate an improved understanding of the reaction pathways responsible for carbon monoxide production and to reveal how they can be exploited in order to enhance the performance of solid oxide co-electrolysis cells. [1] P. Kim-Lohsoontorn and J. Bae, J. Power Sources, 196 , 7161 (2011). [2] C. Stoots, J. O’Brien and J. Hartvigsen, Int. J. Hydrogen Energy , 34 , 4208 (2009). [3] C. Graves, S. D. Ebbesen and M. Mogensen, Solid State Ion. , 192 , 398 (2011). [4] W. Li, H. Wang, Y. Shi and N. Cai, Int. J. Hydrogen Energy , 38 , 11104 (2013).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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