Effect of Components and Operating Conditions on the Performance of PEM Electrolyzers: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen is considered to be the fuel of the future and with the advancement of fuel cell technology, there is a renewed interest in hydrogen production by the electrolysis of water. Among low-temperature water electrolysis options, polymer electrolyte membrane (PEM) electrolyzer is the preferred choice due to its compact size, intermittent use, and connectivity with renewable energy. In addition, it is possible to generate compressed hydrogen directly in the PEM electrolyzer, thereby reducing the additional pressurization cost for hydrogen storage. The development of electrocatalysts for oxygen evolution reaction (OER) and hydrogen evolution reaction (HER) is a major focus of electrolysis research. Other components, such as PEMs, gas diffusion layers (GDL), and bipolar plates (BPs) have also received significant attention to enhance the overall efficiency of PEM electrolyzers. Improvements in each component or process of the PEM electrolyzer have a significant impact on increasing the energy efficiency of the electrolyzer. This work discusses various synthesis techniques to improve the dispersion of OER electrocatalyst and reducing catalyst loading for the PEM electrolyzer. Various techniques are discussed for the development of electrocatalysts, including nanostructured, core shell, and electrodeposition to deposit catalysts on GDL. The design and methodology of new and improved GDL are discussed along with the fabrication of gas diffusion electrodes and passivation techniques to reduce the oxidation of GDL. The passivation technique of BPs using Au and Pt is summarized for its effect on electrolysis efficiency. Finally, the optimization of various operating conditions for PEM electrolyzer are reviewed to improve the efficiency of the electrolyzer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».