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Enregistrement W4386855094 · doi:10.1149/ma2023-013784mtgabs

Considerations for Ionic Diffusion in Slurry Electrolytes for Redox Flow Batteries

2023· article· en· W4386855094 sur OpenAlexaboutno aff
Vincent Tam, Jesse S. Wainright

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteSlurryElectrodeFlow batteryChemistryChemical engineeringMaterials scienceOverpotentialInorganic chemistryElectrochemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Slurry electrodes have been proposed as a means to enhance the scalability of hybrid redox flow battery (RFB) chemistries for better usability in utility scale energy storage applications1–3. In conventional hybrid RFB’s, scalability is limited due the spatial constraints of the flow cell and the metal deposited by the negative half-reaction on charge1. By using a slurry electrode, the solid metal can be deposited onto electrically conductive particles dispersed in the electrolyte instead of on the stationary electrode within the flow cell. In this way, hybrid RFB chemistries can achieve the same scalability as more commonly studied true RFB chemistries, such as all-vanadium. Due to the high abundance, low cost, and low toxicity of iron electrolytes, the all-iron RFB chemistry is of particular interest for use with a slurry electrode2,4. The usefulness of the slurry electrode depends on the current distribution of the plating reaction. To successfully decouple the storage and power capacities of the RFB and thus enhance its scalability5, the faradaic current of the plating reaction must occur predominantly on the mobile slurry particles, as opposed to on the stationary current collector1. This current distribution is dependent on a variety of factors, such as the applied overpotential, the electrical conductivity of the slurry, the ionic conductivity of the electrolyte, the kinetics of the reaction, and the rate of ionic mass transport to reaction sites. Ionic mass transport in electrolytes containing slurry electrodes may differ from ionic transport in neat electrolyte in interesting and important ways. Due to the volume fraction of the electrolyte occupied by solid particles, the effective concentration of the ionic species may be lower than in neat electrolyte. Further, the solid particle volume fraction hinders ionic diffusion by introducing diffusion path tortuosity. This effect is more severe in higher slurry particle loadings. In this work, the effect of varying dispersed solid particle loading on ionic diffusivity is investigated via voltammetry using a rotating disk electrode. The diffusivities of ionic iron species are measured as a function of the volume fraction of solids dispersed in the electrolyte. Comparisons with the Bruggeman correlation6,7 are made and amendments to the Levich equation are considered. (1) Petek, T. J.; Hoyt, N. C.; Savinell, R. F.; Wainright, J. S. Slurry Electrodes for Iron Plating in an All-Iron Flow Battery. J. Power Sources 2015, 294, 620–626. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2015.06.050. (2) Petek, T. J. Enhancing the Capacity of All-Iron Flow Batteries: Understanding Crossover and Slurry Electrodes. Ph.D. Thesis 2015, No. May. (3) Narayanan, T. M.; Zhu, Y. G.; Gençer, E.; McKinley, G.; Shao-Horn, Y. Low-Cost Manganese Dioxide Semi-Solid Electrode for Flow Batteries. Joule 2021, 5 (11), 2934–2954. https://doi.org/10.1016/j.joule.2021.07.010. (4) Dinesh, A.; Olivera, S.; Venkatesh, K.; Santosh, M. S.; Priya, M. G.; Inamuddin; Asiri, A. M.; Muralidhara, H. B. Iron-Based Flow Batteries to Store Renewable Energies. Environ. Chem. Lett. 2018, 16 (3), 683–694. https://doi.org/10.1007/s10311-018-0709-8. (5) Weber, A. Z.; Mench, M. M.; Meyers, J. P.; Ross, P. N.; Jeffrey, T.; Liu, Q. Redox Flow Batteries , a Review Environmental Energy Technologies Division , Lawrence Berkeley National Laboratory , Department of Mechanical , Aerospace and Biomedical Engineering , University of Tennessee , Department of Chemical Engineering , McGill Un. 1–72. (6) Tjaden, B.; Cooper, S. J.; Brett, D. J.; Kramer, D.; Shearing, P. R. On the Origin and Application of the Bruggeman Correlation for Analysing Transport Phenomena in Electrochemical Systems. Curr. Opin. Chem. Eng. 2016, 12, 44–51. https://doi.org/10.1016/j.coche.2016.02.006. (7) Chung, D. W.; Ebner, M.; Ely, D. R.; Wood, V.; Edwin García, R. Validity of the Bruggeman Relation for Porous Electrodes. Model. Simul. Mater. Sci. Eng. 2013, 21 (7). https://doi.org/10.1088/0965-0393/21/7/074009.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,255 · 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
Publié2023
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Résumé présentoui

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