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Enregistrement W4309813204 · doi:10.1149/ma2022-02441632mtgabs

High Performance Anion Exchange Membrane Water Electrolyzer Using Monolayer Nickel-Iron Layered Double Hydroxide As Anode Catalysts

2022· article· en· W4309813204 sur OpenAlexaff
Sun Seo Jeon, Hyunjoo Lee

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydroxideElectrolysisMaterials scienceInorganic chemistryCatalysisElectrocatalystMonolayerAnodeChemical engineeringNickelConductivityIon exchangeOxygen evolutionChemistryElectrochemistryElectrodeElectrolyteMetallurgyNanotechnologyIonOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much efforts have been devoted to developing electrocatalysts applicable to anion exchange membrane water electrolyzer (AEMWE). AEMWE operates in basic condition, which allows non-noble metal-based catalysts to be used, while its membrane electrode assembly (MEA) design allows higher current density compared to conventional alkaline water electrolyzer (AWE). Among many candidates for oxygen evolution reaction (OER), NiFe layered double hydroxide (LDH)-based electrocatalysts show the highest activity in an alkaline medium. Unfortunately, the poor electrical conductivity of NiFe-LDH limits its potential as an electrocatalyst, which was often solved by hybridization with conductive carbonaceous materials. However, we find that using carbonaceous materials for anode has detrimental effects on the stability of AEMWE at industrially relevant current densities. In this work, a facile monolayer structuring is suggested to overcome low electrical conductivity and improve mass transport without using carbonaceous materials. Bulk NiFe-LDH (B-NiFe-LDH) with multiple cationic layers was synthesized by following a conventional co-precipitation method, while monolayer NiFe-LDH (M-NiFe-LDH) was prepared using a similar method, but with formamide present in solvent. While Fe 2p and O 1s did not show noticeable difference, M-NiFe-LDH had larger Ni 3+ peak than B-NiFe-LDH, indicating that M-NiFe-LDH has more Ni species in NiOOH environment rather than Ni(OH) 2 environment. Here, more NiOOH phase in M-NiFe-LDH caused higher conductivity, leading to higher specific activity. The effect of electrical conductivity was further investigated by mixing the catalysts with various amounts of carbon materials. When carbon black (Vulcan XC-72) was loaded together with B-NiFe-LDH, the OER activity increased from the absence of carbon up to carbon-to-catalyst weight ratio of 0.1. Further addition of carbon did not increase the current density. On the other hand, the OER activity barely changed upon carbon addition for M-NiFe-LDH. As only Ni 3+/4+ species are known to have OER activity, facile electron transfer from Ni 2+ sites to Ni 3+/4+ is important. Mixing carbon materials with B-NiFe-LDH provided conductive networks into previously “electron-unreachable” regions, which was also confirmed by the increase in the size of Ni oxidation peaks upon carbon addition. On the other hand, the contact between glassy carbon and M-NiFe-LDH catalyst was sufficient to have efficient electron transfer without carbon. The M-NiFe-LDH deposited on Ni foam (NF) showed much better AEMWE performance than B-NiFe-LDH, due to better electrical conductivity and higher hydrophilicity. When the M-NiFe-LDH was loaded on carbon paper (CP) instead of Ni foam, water electrolysis performance was enhanced, but stability was greatly lowered. Similar to the M-NiFe-LDH, the CP substrate showed the higher initial performance than the NF substrate for B-NiFe-LDH, but the B-NiFe-LDH/CP stopped operating eventually even at milder conditions. Overall, using M-NiFe-LDH/NF electrode, the high energy conversion efficiency of 72.6% and an outstanding stability at a current density of 1 A cm -2 over 50 h could be achieved without carbonaceous material. This work highlights electrical conductivity and hydrophilicity of catalysts in membrane-electrode-assembly (MEA) as key factors for high performance AEMWE.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
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