Investigation of Electrocatalyst and Ionomer Interaction in Anion Exchange Membrane Water Electrolysis
Notice bibliographique
Résumé
Anion exchange membrane water electrolysis (AEMWE) is a type of electrolysis that involves the use of an anion exchange membrane (AEM) to separate the anode and cathode compartments. During the electrolysis process, water is split into hydrogen gas (H2) at the cathode and oxygen gas (O2) at the anode. AEMWE is an emerging technology that has the potential to play a significant role in the production of green hydrogen, which is a promising energy carrier for a variety of applications, including fuel cells and transportation. One of the benefits of AEMWE is that it can be used with a variety of water sources, including seawater and wastewater. Additionally, AEMWE has the potential to be more energy-efficient and cost-effective than other types of water electrolysis because it can operate at lower voltages and use cheap Ni-based materials [1]. Recently, there has been a significant amount of interest in the development of anion exchange ionomers (AEI) that conduct hydroxide ions [2]. We recently investigated the PPO-LC-TMA ionomer (poly(2,6-dimethyl-1,4-phenylene oxide) [3] backbone with amine-functionalized by trimethyl amine) [4] as an ionomer for Ni-based catalysts in AEMWE. Commercial Aemion, Fumion, and Nafion AEI were compared to the lab-synthesized ammonium-enriched anion exchange ionomer PPO-LC-TMA as an anode catalyst layer for oxygen evolution reaction (OER). Cyclic voltammetry results showed that the NiFe catalyst layer with PPO-LC-TMA AEI showed higher Ni(OH)2/NiOOH peak current density, while current density obtained over Ni90Fe10 catalysts was 11%, 17%, and 39% for Nafion, Fumion, and Aemion AEI, respectively [5]. This resulted in increased OER activity of Ni90Fe10 with PPO-LC-TMA AEI and a lower overpotential of 151 mV at 10 mA cm-2 in 1 M KOH. Ex-situ Raman spectroscopy of as prepared and spent catalytic layer confirmed that the electrode transitioned to the Ni-OOH phase after polarization. NiFe anode catalytic layers were tested in a 5 cm2 single-cell alkaline membrane water electrolysis (AEMWE) with varying amounts of PPO-LC-TMA (7, 15, and 25 wt %). AEMWE results revealed that 25 wt% PPO-LC-TMA is the best ionomer loading, achieving a cell voltage of 1.941 V at 600 mA cm-2 in 1 M KOH at 50°C. Both three-electrode electrochemical cell and alkaline membrane water electrolysis (AEMWE) tests revealed that the PPO-LC-TMA ionomer stabilized NiFe catalyst and improved its performance compared to Fumion and Nafion ionomers. These results will be presented and discussed, along with details of electrochemical and physical characterizations. References E. Cossar, F. Murphy, E.A. Baranova, J Chem Technol Biotechnol, 97 (2022) 1611–1624. Wright, A. G.; Fan, J.; Britton, B.; Weissbach, T.; Lee, H.-F.; Kitching, E. A.; Peckham, T. J.; Holdcroft, S. Energy Environ. Sci. 9 (2016) 2130−2142. A.R. Nallayagari, E. Sgreccia, L. Pasquini, M Sette, P. Knauth and M. L. Di Vona ACS Appl. Mater. Interfaces, 14, 41 (2022) 46537–46547. R.-A. Becerra-Arciniegas, R. Narducci, G. Ercolani, E. Sgreccia, L. Pasquini, M. L. Di Vona, and P. Knauth, J. Phys. Chem. C, 124, 2 (2020) 1309–1316. E. Cossar, F. Murphy, J. Walia, A. Weck, E.A. Baranova, ACS Applied Energy Materials, 5 (2022) 9938−9951.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».