MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4309837644 · doi:10.1149/ma2022-02502620mtgabs

Water Transport Characterization of Anion and Proton Exchange Membranes

2022· article· en· W4309837644 sur OpenAlexaff
Fei Wei, Aslan Kosakian, Jiafei Liu, Marc Secanell

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensAlberta EnergyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater transportProton exchange membrane fuel cellAnodeCathodeChemical engineeringProton transportChemistryIon exchangeMaterials scienceCatalysisMembraneWater flowEnvironmental scienceEnvironmental engineeringIonOrganic chemistryElectrodeEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proton exchange membrane (PEM) and anion exchange membrane (AEM) fuel cells (FCs) are the two types of fuel cell devices that electrochemically convert the chemical energy of hydrogen into electricity and heat with water as the only by-product. Due to no requirement of precious and non-renewable platinum as the catalyst material, AEMFCs have attracted great attention in recent years [1,2]. However, water balance between anode and cathode in AEMFCs is more crucial than in PEMFCs, as water not only is produced in the anode, hindering hydrogen transport to the anode catalyst layer, but also functions as reactant in the cathode. Water transport properties of AEMs is one of the key factors affecting water balance between anode and cathode [1]. Accurate measurement of AEM water transport properties is paramount for AEM design and manufacturing to improve AEMFC water management and, in turn, performance and durability. AEMFCs with recently developed PiperION AEMs have been shown to achieve good AEMFC performance [3,4]; however, there is no available study in the literature measuring its water transport properties. To the best of the authors' knowledge, there are only a few studies reporting the measurement of AEMs water diffusivity, such as Fumapem FAA-3 [5,6], Aemion [5], Tokuyama A201 [7,8] and SnowPure Excellion I-200 [9]. Even in those limited studies, interfacial transport rates were either not considered in the data analysis [6,8,9] or not given as a function of water activity [5,7,8]. In this work, the interfacial desorption rate of AEMs is determined from a liquid-vapor permeation setup by measuring the water flux through the membrane at different relative humidity (RH). To quantify the interfacial exchange rate and determine which mode of transport is dominant (bulk or interfacial), a novel approach involving three different mathematical models was used: a diffusion-dominant model, a desorption-dominant model, and a combined diffusion-desorption model. By analyzing the sensitivity of the modeling results to the individual transport process, the dominant mode was identified. The model correctly identified the limiting transport mode in Nafion membranes, and suggested that interfacial transport was also limiting in AEMs of Aemion AH1-HNN8-50-X, Fumapem FAA-3-30/50 and PiperION-A40. With the developed model, semi-empirical relationships for the water desorption rate from AEMs and Nafion membranes as functions of the water content and temperature were obtained. These relationships can be readily used in AEMFCs and PEMFCs models. References [1] K. Yassin, et al., Quantifying the critical effect of water diffusivity in anion exchange membranes for fuel cell applications, Journal of Membrane Science 608 (2020) 118206. [2] X. Luo, et al., Structure-transport relationships of poly (aryl piperidinium) anion-exchange membranes: Eeffect of anions and hydration, Journal of Membrane Science 598 (2020) 117680. [3] J. Wang, et al., Poly (aryl piperidinium) membranes and ionomers for hydroxide exchange membrane fuel cells, Nature Energy 4(5) (2019) 392-398. [4] T. Wang, et al., High-performance hydroxide exchange membrane fuel cells through optimization of relative humidity, backpressure and catalyst selection, Journal of The Electrochemical Society 166(7) (2019) F3305. [5] X. Luo, et al., Water permeation through anion exchange membranes, Journal of Power Sources 375 (2018) 442-451. [6] M. Marino, et al., Hydroxide, halide and water transport in a model anion exchange membrane, Journal of Membrane Science 464 (2014) 61-71. [7] Y. Li, et al., Measurements of water uptake and transport properties in anion-exchange membranes, International Journal of Hydrogen Energy 35 (11) (2010) 5656-5665. [8] B. Eriksson, et al., Quantifying water transport in anion exchange membrane fuel cells, International Journal of Hydrogen Energy 44 (10) (2019) 4930–4939. [9] T.D. Myles, et al., Calculation of water diffusion coefficients in an anion exchange membrane using a water permeation technique, Journal of the Electrochemical Society 158(7) (2011) B790.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,174 · 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.

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
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetFuel Cells and Related MaterialsTravaux en français237 207