(Invited) Strategies to Improve the Stability of Fe/N/C Catalysts in PEM Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
Proton-exchange membrane (PEM) fuel cells hold promising applications in transportation and stationary, however, their widespread commercialization is greatly hindered by the high cost. Platinum (Pt) represents one of the largest cost components of a fuel cell, therefore, my research interests have been focusing on strategies that will increase the activity and utilization of platinum group metal (PGM) catalysts, and improve the performance and stability, as well as prolong the lifetime of the PGM-free catalysts. In this talk, I will first briefly present our work on developing low-PGM catalysts (various unique nanostructured Pt nanowires, nanotubes, and single atoms) to significantly increase the activity and stability of the Pt-based catalysts for ORR in fuel cells. Then, I will mainly focus on our work on PGM-free catalysts. Based on the major breakthroughs on Fe/N/C catalyst achieved by the Dodelet team at INRS (with the MEA activity and performance approaching that of Pt catalyst) [1,2], in collaboration with Ballard Power Systems and Toyota, we have made important progress on improving the stability of PGM-free catalyst [3-17]. Specifically in the following aspects: (i) identifying the active sites, (ii) understanding the fuel cell degradation mechanisms experimentally and theoretically, (iii) developing approaches to improving the stability of the Fe/N/C catalyst, such as pore size control, and fluorination, and (iv) catalyst layer and electrode optimization, such as catalyst hydrophobicity adjustment, Fe/N/C and ultra-low loading Pt/C hybrid catalyst. References: M. Lefèvre, E. Proietti, F. Jaouen, J.P. Dodelet, Science, 324, 71 (2009). E. Proietti, F. Jaouen, J.P. Dodelet, et al, Nature Communications, 2, 416 (2011) G. Zhang, S. Sun, J.P. Dodelet, et al, Nano Energy, 29, 111,125 (2016). R. Chenitz, G. Zhang, J.P. Dodelet, et. al, Energy Environmental Science, 11, 365 (2018). G. Zhang, S. Sun, J.P. Dodelet, et. al, Energy Environmental Science, 12, 3015 (2019). J.P. Dodelet, G. Zhang, S. Sun et. al, Energy Environmental Science, 14, 1034 (2021). V.P. Glibin, Cherif M, Vidal F, et al. J. of The Electrochemical Society. 166, F3277 (2019). V.P. Glibin, G. Zhang, J.P. Dodelet. J. of The Electrochemical Society. 168, 094502 (2021). V.P. Glibin, G. Zhang, J.P. Dodelet. SusMat. 2, 731 (2022). X. Yang, G. Zhang, S. Sun, et al, ACS Applied Materials & Interfaces., 12, 13739 (2020). X. Yang, G. Zhang, S. Sun, et al, Applied Catalysis B: Environmental., 264, 118523 (2020). Q. Wei, G. Zhang, S. Sun, et. al, Applied Catalysis B: Environmental., 237, 85 (2018). Q. Wei, G. Zhang, S. Sun, et. al, Nano Energy, 62, 700 (2019). G. Zhang, S. Sun, Nature Sustainability, 2023, accepted. X. Tong, G. Zhang, S. Sun, et al, ACS Applied Materials & Interfaces, 13, 30512 (2021). N. Komba, G. Zhang, S. Sun, et. al, Applied Catalysis B: Environmental. 243, 373 (2019). G. Zhang, S. Sun, et al, Advanced Energy Materials, 10, 2000075 (2020).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,016 |
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 ».