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Enregistrement W4285398812 · doi:10.1149/ma2022-01361616mtgabs

Fabrication of Low Loading Ag Electrodes for CO<sub>2</sub> Reduction Reaction in Zero-Gap Electrolyzer

2022· article· en· W4285398812 sur OpenAlexaff
Amir Alihosseinzadeh, Anusree Unnikrishnan, Kunal Karan, Sathish Ponnurangam

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrodeAnodeMaterials scienceElectrolysisElectrocatalystElectrochemistryCathodeCoatingChemical engineeringGas diffusion electrodeMetallurgyNanotechnologyElectrolyteChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, there has been intense effort directed towards catalyst development and electrode design for electrochemical carbon dioxide reduction reaction (CO2RR) with an objective of achieving high production rate (current density) of desirable products including CO, CH3OH, CH4 and C2+ hydrocarbons. Silver electrocatalyst is reported to exhibit remarkable CO selectivity and high current density, both of which are requisite parameters for CO2RR electrolyzer scale up. Silver is still moderately priced and reduction of Ag loading in CO2RR electrode is one of the technological goals for electrolyzer development. Most of the prior studies on Ag electrodes for CO2RR have utilized Ag nanoparticles, which are typically spray coated on a substrate from Ag or Ag-ionomer suspension resulting in high-Ag loading (> 1 mg/cm2 loading) and hence low mass specific activity (MSA) < 150 mA.mg-1 Ag. In this work, we developed a combined approach for Ag deposition using pulse electrodeposition (PE) and spray coating (SC) with an aim of decreasing Ag loading and increasing MSA. Such electrodes were found to exhibit high current densities and CO selectivity even with low Ag loading (< 0.5 mg/cm2). Specifically, several different gas diffusion electrodes (GDE) prepared by pulse electrodeposition of silver, spray coating of Ag nanoparticles, and combination of the two were prepared by coating of Sigracet gas diffusion layer (GDL). Commercial IrO2 electrode and the fabricated silver electrode were utilized as the anode and cathode, respectively. The anode and the cathode were separated by a polymer electrolyte membrane, which was Sustainion® X37-50 Grade 60- an anion exchange membrane. 10 mM KHCO3 electrolyte was re-circulated at the anode using a pump while humidified CO2 gas was flowed through the cathode. CO2RR tests are performed in a zero-gap electrolyzer setup, at a temperature of 25 °C. The main findings are summarized in the Figure below. The electrode prepared by pulse electrodeposition (PE) exhibits a low areal current density (~30 mA/cm2) but high mass-specific activity of 302 mA.mg-1 Ag. However, the selectivity for CO is low. On the other hand, spray coated (SC) electrodes yield higher CO selectivity and higher areal current density but mass specific activity is lower. By depositing silver sequentially, either pulse electrodeposition (PE) followed by spray coating (SC), i.e. the SC+PE electrode, or SC followed by PE (PE+SC electrode), both the mass-specific and areal current density increased drastically while CO selectivity remained high (99%). In particular, the current densities of the PE and SC electrodes are improved by 2 and 4.5 times, respectively, from 31 and 70 mA.cm-2 up to 136 mA.cm-2 on the SP+PE electrode, at the cell voltage of -3 V. Also, the CO selectivity of the electrodes is improved from 25 % (PE sample) and 81 % (SC sample) up to 99 % on the SC+PE electrode. The optimized electrode provided a catalyst layer with high surface coverage of silver on the GDL substrate at low Ag loadings (<0.5 mg/cm2). Further optimization of electrode is underway including modification of silver deposition and incorporation of ionomer to increase current density while maintaining the CO selectivity and durability of GDE. Details of the electrode fabrication and characterization as well as performance evaluation will be presented at the meeting. 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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,252
Écart entre enseignants0,238 · 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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