(Invited) Anion Exchange Membrane and Ionomer Development for Electrochemical CO<sub>2</sub> Reduction
Notice bibliographique
Résumé
Recent developments have proven the economic potential of electrochemical reduction of CO2 to value added chemicals, where single cells are now capable of achieving high energetic efficiencies at industrially relevant current densities. 1 These advances are in no small part due to the increased ionic conductivity, hydroxide stability and commercial availability of anion exchange membranes (AEMs). However, there currently exists little understanding as to how these materials affect the efficiency of CO2 conversion devices because the research community is only now beginning to understand the variety and complexity of the transport processes involved. 2 In collaboration with Ionomr Innovations Inc. and the National Research Council of Canada, and as part of the Energy for Clean Materials Challenge Program, we have made advances in the understanding of how AEM properties affect device performance and how we can develop materials tailor-made for CO2 electrolyser technology. Here, we demonstrate the development of a zero-gap single cell design, utilizing first generation Aemion® materials for the conversion of CO2 to CO with an energetic efficiency of 40% at 200 mA cm-2. 3 Despite the initially high energetic efficiency, we demonstrate how the crossover of carbonate dianions results in the reduction of anolyte pH and deconvolute how this results in a diminished cell efficiency over extended operation. From this, we show how functionalization of the polymer electrolyte structure can reduce this degradation mechanism while retaining high energetic efficiencies. In addition, we demonstrate how under milder electrolysis conditions, the total cell efficiency has a significant dependency on the flux of alkali metal cationic species from the supporting anolyte to the cathode. We show that due to the large promotion effect of cations for the electrochemical CO2 reduction, AEM design not only influences ohmic resistances in the cell, but also greatly affects the charge transfer resistance (RCT) of the cathode to a much greater extent than other electrochemical conversion devices. We thus make correlations between water permeability and perm-selectivity of AEMs to the overall CO2 conversion efficiency. We then discuss the incorporation of anion exchange ionomers in the cathode catalyst layer of CO2 electrolysis cells and how the ionomer parameters define the efficiency and selectivity of Ag catalysts towards electrochemical CO2 reduction. Through this work, we demonstrate the influencing factors of AEM and ionomer materials on the efficiency of electrochemical CO2 conversion and conclude that further advances are paramount for the adoption of this promising technology, which is integral in closing the carbon loop of the petrochemical industry and meeting our wider climate change targets. References: P. De Luna et al., Science, 364, eaav3506 (2019). D. Salvatore, C. Gabardo, A. Reyes, and S. Holdcroft, Nat. Energy, 6, 339–348 (2021). P. Mardle, S. Cassegrain, F. Habibzadeh, Z. Shi, and S. Holdcroft, J. Phys. Chem. C, 125, 25446–25454 (2021). 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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,008 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».