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Enregistrement W4386867038 · doi:10.1149/ma2023-013781mtgabs

Utilizing Microelectrodes to Understand Indirect Redox Targeting Reactions for High Energy Density Flow Batteries

2023· article· en· W4386867038 sur OpenAlexaff
Dan R Rourke, Shabdiki B. Chaurasia, Sundar Rajan Aravamuthan, Shyam Kumar Pahari, Vikram Singh, Janine Mauzeroll, Patrick J. Cappillino, Ertan Ağar

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy storageFlow batteryRedoxVanadiumElectrolyteChemistryOxidizing agentElectrochemistryChemical engineeringMaterials scienceElectrodeInorganic chemistryThermodynamicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the major problems with widespread implementation of renewable energy is the lack of cost-effective long-duration grid-scale energy storage filling in for the intermittent nature of solar and wind energy. Redox flow batteries (RFBs) are considered a promising solution to this problem due to their decoupled energy and power capabilities, allowing them to be scaled up for long-duration more efficiently and cost-effectively than other electrochemical energy storage devices [1]. The energy capacity of RFBs is primarily determined by the quantity of active species in the electrolyte, which is a product of the volume and the concentration. Thus, the limiting factor for energy density in RFBs is typically the solubility of the active species [2]. One probable path to enhancing the energy density without increasing the concentration is by utilizing the concept of indirect redox targeting reactions [3]. These redox-targeting flow batteries (RTFB) use solid charge storage materials in the electrolyte tanks to boost capacity, allowing the active species to act as mediators which transfer their charge by reversibly reducing or oxidizing the solid material [4]. In this study, cobalt hexacyanoferrate (CoHCF) was used as a solid capacity booster in an electrolyte containing vanadium(iv/v)bis-hydroxyiminodiacetate (VBH) as mediators in acetonitrile. Constant current cycling was performed in a symmetric cell configuration with vanadium ions shuttling between vanadium(iv) and vanadium(v) oxidation states. To monitor the concentration of redox active species accurately and in real-time, a carbon fiber ultramicroelectrode (UME) was installed on the capacity limiting half-cell. This in-line UME set-up provides a better understanding of how CoHCF interacts with mediators and insights on active species crossover between half-cells. In addition, this study aims to examine the kinetics of the indirect redox-targeting reactions. As a rarely studied charge transfer process, very few studies have been reported on the kinetics of indirect redox targeting reactions [5]. Scanning electrochemical microscopy is used to understand how counter cations affect the kinetics of the reaction between the solid booster material and the mediator. Various counter cations (e.g., Ca 2+ , Na + , Li + ) are used with the previously mentioned VBH-based mediators in order to determine the effective rate constants (k eff ) as well as the reversibility of the charge transfer reactions. References: [1] X. Wang, J. Chai, J. Jiang, Nano Mater. Sci. , 1, 17-24 (2021) [2] S. K. Pahari, T. C. Gokoglan, B. R. B. Visayas, J. Woehl, J. A. Golen, R. Howland, M. L. Mayes, E. Agar, P. J. Cappillino, RSC Adv. , 11, 5432-5443 (2021). [3] F. Zhang, M. Gao, S. Huang, H. Zhang, X. Wang, L. Liu, M. Han, Q. Wang, Adv. Mater. , 34, 2104562 (2021). [4] J. Egitto, T. C. Gokoglan, S.K. Pahari, J. N. Bolibok, S. R. Aravamuthan, F. Liu, X. Jin, P. J. Cappillino, E. Agar, ASME. J. Electrochem. En. Conv. Stor. , 19(4): 041005 (2022). [5] R. Yan, J. Ghilane, K. C. Phuah, T. N. Pham Truong, S. Adams, H. N. Randriamahazaka, Q. Wang, J. Phys. Chem. Lett. , 9 (3), 491-496 (2018).

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)0,001
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 enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,237 · 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
Publié2023
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