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Enregistrement W4306248942 · doi:10.1149/1945-7111/ac9a7f

Investigating the Role of the Triple-Phase Boundary in Zinc-Air Cathodes Using Pore Network Modeling

2022· article· en· W4306248942 sur OpenAlexafffund
Niloofar Misaghian, Mohammad Amin Sadeghi, Edward P.L. Roberts, Jeff T. Gostick

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanarie
Mots-clésElectrolyteCathodeAnodePorositySaturation (graph theory)Materials scienceZincChemical engineeringElectrodeChemistryComposite materialPhysical chemistryMetallurgyEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zinc-air flow batteries are a promising energy storage technology. Their performance depends on their porous cathodes where the oxygen reduction reaction (ORR) occurs. A key feature of the cathode is the invasion of electrolyte, creating the so-called triple phase boundary between air, electrolyte and catalyst, which is shown in this work to be an overly simplified picture. In this study a mathematical framework based on pore network modeling (PNM) was developed to better understand the interplay between electrode structure, transport of species and electrolyte invasion. The results suggest that increasing electrolyte volume provides highly branched invasion pattern and enhances performance up to a saturation of 0.7 , whereas further invasion reduces air-liquid interfacial area and lowers the performance. Interestingly, at lower saturations (<0.3) the liquid structure is so excessively branched that hydroxide ions are unable to diffuse to the anode at a sufficient rate, resulting in supersaturation, which is a degradation problem. The pore size distribution of the catalyst layer also affects the performance with wider pore size distributions generally performing better. This work represents the first 3D PNM of a zinc-air cathode that includes all the key physics and transport mechanisms, enabling prediction of the structure-performance relationship of porous cathodes.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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