(Invited) Leveraging Imaging Techniques to Accelerate the Advancement of Polymer Electrolyte Membrane Water Electrolyzers
Notice bibliographique
Résumé
Polymer electrolyte membrane water electrolyzers (PEMWEs) are critically needed to meaningfully incorporate clean renewable energy into our energy, transportation, and manufacturing sectors, for without this energy conversion mechanism, the intermittency of renewable energy will always pose a prohibitive cost barrier to practical use. However, in addition to overcoming the intermittency issue of renewable energy, energy storage also has the power to transform current energy infrastructure, particularly when plagued by older systems that lack modularity and flexibility. For example, electricity grids are often constrained to move electricity in and out of a jurisdiction with careful predictions based on past use and future needs. This comes at a cost when electricity must be sold at a loss to prevent a catastrophic surplus of electricity in the grid. While the potential for PEMWEs is tremendous, we must reduce their capital and operating costs in order to reach widespread adoption. In recent years, important work in the field has contributed to advancing PEMWEs in a variety of areas from new materials to flow field design; however, experimental validation, particularly spatially resolved, is necessary to take a fully informed approach to tailoring these materials and architectures. In this talk, I will discuss how we use X-ray and neutron imaging, both ex situ and operando, to provide high spatial and temporal resolution experimental performance and materials characterization for PEMWEs to inform our design process for new materials fabrication, new architectures, and operating parameters. We obtained nano-scale, 3D imaging of PEMWE catalyst layers to inform the stochastic simulations used to uncover the influence of pore size and ionomer distributions on electrical and ionic conductivities. We also used operando X-ray imaging to elucidate the influence of catalyst layer and porous transport layer interfacial conditions on liquid and gas transport behaviour. By applying neutron imaging, we elucidated the impact of temperature on the distribution heterogeneity of liquid water reactant at the catalyst layer. I will also discuss how we are using soft X-rays to perform synchrotron-based scanning transmission X-ray microscopy with absorption spectroscopy to uncover heterogeneity across performance and material characteristics for the PEMWE. Through these highly resolved techniques (in terms of time and space), we aim to advance our predictive models for designing next generation materials, interfaces, and flow configurations for high performance water electrolyzers.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,020 |
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 ».