MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4361236094 · doi:10.1002/cssc.202202376

Performance and Stability of Aemion and Aemion+ Membranes in Zero‐Gap CO<sub>2</sub> Electrolyzers with Mild Anolyte Solutions

2023· article· en· W4361236094 sur OpenAlexaff
Peter Mardle, Apurva Shantilal Gangrade, Torben Saatkamp, Zhengming Jiang, Simon Cassegrain, Nana Zhao, Zhiqing Shi, Steven Holdcroft

Notice bibliographique

RevueChemSusChem · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensNational Research Council CanadaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolysisMembraneCathodePermeationFaraday efficiencyPolymer electrolyte membrane electrolysisChemistryElectrolysis of waterChemical engineeringWork (physics)Analytical Chemistry (journal)Proton exchange membrane fuel cellInorganic chemistryElectrochemistryElectrolyteElectrodeThermodynamicsChromatographyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The dependence of performance and stability of a zero‐gap CO 2 electrolyzer on the properties of the anion exchange membrane (AEM) is examined. This work firstly assesses the influence of the anolyte when using an Aemion membrane and then shows that when using 10 mM KHCO 3 , a CO 2 electrolyzer using a next‐generation Aemion+ membrane can achieve lower cell voltages and longer lifetimes due to increased water permeation. The impact of lower permselectivity of Aemion+ on water transport is also discussed. Using Aemion+, a cell voltage of 3.17 V at 200 mA cm −2 is achieved at room temperature, with a faradaic efficiency of &gt;90 %. Stable CO 2 electrolysis at 100 mA cm −2 is demonstrated for 100 h, but with reduced lifetime at 300 mA cm −2 . However, the lifetime of the cell at high current densities is shown to be increased by improving water transport characteristics of the AEM and reducing dimensional swelling, as well as by improving cathode design to reduce localized dehydration of the membrane.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations24
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemSusChemMême sujetCO2 Reduction Techniques and CatalystsTravaux en français237 207