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Enregistrement W4309835267 · doi:10.1149/ma2022-0211719mtgabs

Development of Corrosion Resistant and Electrically Conductive Coatings on Metallic Bipolar Plates for Applications in PEMFC

2022· article· en· W4309835267 sur OpenAlexaff
Yuan-Yuan Hong, Ken Cadien, Jing‐Li Luo

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProton exchange membrane fuel cellMaterials scienceCorrosionTinContact resistanceComposite materialOxideTitanium nitrideMetallurgyLayer (electronics)NitrideChemical engineeringFuel cells

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) is considered as one of the most promising alternative energy devices due to its high efficiency, low pollutants emission and possible application in automobiles. However, the application of PEMFC is still hindered by the high cost of some of its components such as bipolar plates (BPP) which are a key component in PEMFC to facilitate electron transfer, gas flow, heat and water removal. To reduce the cost, increase conductivity and durability, metallic bipolar plates, typically made of stainless steel, are normally used but they could suffer from severe corrosion in the acidic environment of PEMFC; the formation of corrosion products on the metal surface could reduce the through-plane electrical conductivity and increase the interfacial contact resistance (ICR) between the bipolar plates and gas diffusion layer, eventually causing high power loss in the fuel cell stack. Therefore, developing corrosion resistant and electrically conductive bipolar plates is of vital importance for the practical applications of PEMFC. Transition nitride coated stainless steel, such as titanium nitride (TiN) coated 316L SS, is considered as a possible solution to improve the performance metallic bipolar plates. In this work, TiN coated 316L SSs with heat treatment at different temperatures were prepared. The corrosion behaviours of the prepared samples were investigated in the simulated working environments of fuel cell. The heat treated samples exhibit the improved corrosion resistance compared with the pristine TiN coated samples and with an increase of the heat treatment temperature, the corrosion resistance tends to increase due to the formation of oxide and oxynitride on the sample surface. The ICR test results indicate that high temperature (450 ℃) heat treatment has detrimental effect on the electrical conductivity of samples due to the formation of a thick oxide dominated layer, while the samples heat treated at 300 ℃ only form the graded layers with suitable oxide amount which endows the coated specimens with a very low ICR value both before and after the corrosion tests. Moreover, TiN coatings with different amounts of Ta addition were also prepared. After the corrosion tests in the H2SO4 solution with pH=3 at 70 ℃, the results reveal that Ti150Ta30N samples exhibit the highest corrosion resistance compared with the pristine TiN coated samples and the samples with different amount of Ta addition. The steady state current density of Ti150Ta30N samples after long term potentiostatic polarization at 0.6 V (vs Ag/AgCl) is 0.02 μA/cm2 which is much lower than that of TiN coated samples. The Ti150Ta30N samples also presents a good electrical conductivity with low ICR values before and after the corrosion tests. These studies suggest that a suitable amount of oxygen or Ta incorporation into TiN is a feasible strategy to improve the corrosion resistance while maintaining considerable electrical conductivity of TiN samples.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,206 · 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'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
Routes d'admission1
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