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Enregistrement W4386960925 · doi:10.26434/chemrxiv-2023-kbd4t

Electrochemical Performance of Mixed Redox-Active Organic Molecules in Redox Flow Batteries

2023· preprint· en· W4386960925 sur OpenAlexfundno aff
Kiana Amini, Yan Jing, Jinxu Gao, Jordan D. Sosa, Roy G. Gordon, Michael J. Aziz

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Chemical, Bioengineering, Environmental, and Transport SystemsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of EnergyPacific Northwest National LaboratoryNational Science Foundation
Mots-clésRedoxElectrochemistryChemistryElectrolyteMoleculeFlow batterySolubilityChemical engineeringElectrodeInorganic chemistryPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Designing electrolytes based on mixture of different organic redox active molecules brings the opportunity of enhancing the volumetric energy density of flow batteries and removes the requirement of high solubility for individual organic species in the mixture. In the present work, we conduct computational and experimental analysis to investigate the electrochemical performance of mixed redox-active organic molecules. A zero-dimensional transient model is employed to investigate the changes in the half-cell potential and the concentrations and partial currents of individual redox reactions in a mixture of organic molecules over time. The model demonstrates the effects of individual properties of species such as kinetic rate constants, mass transfer coefficients, concentration ratios and standard redox potentials and reports the effect of energy-losing homogenous chemical redox reaction on the voltage efficiency and concentration ratios of the mixed species. Pairs of anthraquinone negolyte species were selected for an experimental case study. A mixture of 2,6-N-TSAQ and 2,6-DHAQ showed 40% increase in the volumetric energy density compared to the performance of 2,6-DHAQ alone. Based on the results of the experimental and computational analysis, we propose guidelines for the design of suitable mixed redox-active organic species.

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 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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