Polythiophene, Polypyrrole and Carbon Nanotube-Based Catalyst for Alkaline Membrane Fuel Cell Cathode
Notice bibliographique
Résumé
The transformation from hydrocarbons to a cleaner and sustainable H2 economy is considered a favorable approach to meet the increasing energy demand. Among different H2 technologies, fuel cell technology is a viable option for environmentally clean energy conversion (1). Anion-exchange membrane fuel cell (AEMFC) is one of the suitable candidates to meet this demand as they could be more cost-effective than their widely used acidic counterpart, proton-exchange membrane fuel cell. For providing an affordable AEMFC, the non-precious metal catalyst (NPMC) for oxygen reduction reaction (ORR) at the cathode is needed (2). Co-doping (e.g. with N, S and Fe) of the nanocarbon material has been found to be more beneficial for the preparation of highly active ORR electrocatalysts compared to the application of just one dopant atom (e.g. N) (3). Therefore, we have prepared the polypyrrole (PPy), polythiophene (TPh), and multi-walled carbon nanotubes (MWCNT) based composite material that has been further pyrolysed and subjected to the acid treatment procedure to prepare the NPMC for the AEMFC cathode. Versatile optimization procedures were performed to finally obtain the nanocarbon material with the high ORR activity (A-PPy/PTh/MWCNT) (4). According to the scanning electron microscopy images, the composite catalyst exhibited mainly tubular morphology with PPy and PTh wrapped around the MWCNT. The physical characterization of A-PPy/PTh/MWCNT revealed the BET surface area of 379 m2 g−1 and micro-mesoporous tubular structure. The surface composition of the catalyst was found to contain S, C, N, O and Fe, while the latter originates from the FeCl3 polymerization catalyst. The ORR studies with A-PPy/PTh/MWCNT electrocatalyst in 0.1 M KOH showed the ORR half-wave potential of 0.85 V vs. RHE. According to the Koutecky-Levich analysis, the NPMC catalyzed a preferred 4-electron oxygen reduction pathway (4). A single-cell AEMFC experiment with A-PPy/PTh/MWCNT cathode catalyst showed the maximum power density (P max) of 284 mW cm−2, while the P max value of 328 mW cm−2 was recorded for commercial Pt/C in similar AEMFC conditions (Figure 1). The obtained data show that the three-component (PPy, PTh and MWCNT) composite prepared herein is a promising route for the development of AEMFC cathode catalyst (4). References A. Serov, I. V. Zenyuk, C. G. Arges and M. Chatenet, Journal of Power Sources, 375, 149 (2018). T.-W. Chen, P. Kalimuthu, P. Veerakumar, K.-C. Lin, S.-M. Chen, R. Ramachandran, V. Mariyappan and S. Chitra, Molecules, 27, 761 (2022). A. Sarapuu, E. Kibena-Põldsepp, M. Borghei and K. Tammeveski, Journal of Materials Chemistry A, 6, 776 (2018). A. Sokka, M. Mooste, M. Marandi, M. Käärik, J. Kozlova, A. Kikas, V. Kisand, A. Treshchalov, A. Tamm, J. Leis, S. Holdcroft and K. Tammeveski, ChemElectroChem, 9, e202200161 (2022). 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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».