Gas Diffusion Electrode Design and Conditioning with a Manganese(III/IV) Oxide Catalyst for Reversible Oxygen Reduction/Evolution Reactions
Notice bibliographique
Résumé
Significant efforts have been made to develop cost-efficient, nonprecious metal catalysts for reversible oxygen electrodes [i.e., oxygen reduction/evolution reactions (ORR/OER)]. However, typically, their fast degradation during cycling between the OER and ORR potential domains (i.e., battery charge/discharge) has been a critical challenge for rechargeable metal-air batteries or reversible fuel cells. Herein, we used gas diffusion electrodes (GDEs) with a core–shell Mn/Mn 3 O 4 (referred to as MnO x ) nanocatalyst, and we investigated the impact of the gas diffusion layer properties (teflonation and HNO 3 pretreatment) and MnO x catalyst layer composition on the bifunctional activity and durability under alkaline conditions. Raman spectroscopy corroborated by X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) results and average oxidation state calculations showed that the performance degradation during galvanostatic cycling is due to phase transition and oxidation of Mn 3 O 4 to γ-MnO 2, which can further oxidize at high anodic potentials (≥1.5 V RHE ) to catalytically inactive MnO 4 – . We found that the incorporation of carbon additives in the catalyst layer as electronic conductivity boosters has an additional beneficial effect on the cycling durability of the MnO x GDEs. The mixture of graphene and Vulcan XC 72 (1:1 w/w) in the catalyst layer improved 6-fold the galvanostatic cycling durability in accelerated degradation experiments. Another degradation mode occurs when the electrode is cycled to high reduction current densities generating inactive Mn(II) species. Electrode activation protocols based on cyclic voltammetry can further improve the bifunctional activity and stability of the MnO x GDEs.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».