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Enregistrement W4391662786 · doi:10.1149/ma2023-02381818mtgabs

Impact of Missing Cathode Catalyst Layer Areas on Performance and Durability in PEM Fuel Cells

2023· article· en· W4391662786 sur OpenAlexaffabout
Jonas Stoll, Nana Zhao, Erik Kjeang, Zhiqing Shi

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensNational Research Council CanadaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDurabilityProton exchange membrane fuel cellCathodeLayer (electronics)Materials scienceCatalysisFuel cellsChemical engineeringWaste managementComposite materialEngineeringChemistryElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High throughput and product quality are essential for the scalable production of cost-effective polymer electrolyte membrane fuel cells (PEMFCs). Therefore, it is important to understand the possible implications of various material defects that could appear in the manufacturing process. During the fabrication and assembly of catalyst-coated membranes (CCM)s, the catalyst layers (CL)s may contain void regions of partially missing material due to deficient deposition or unintentional removal, which could affect fuel cell performance and durability [1], [2]. For instance, CL cracks have been shown to expand and propagate into more harmful membrane cracks [3]–[5]. In addition, local thickness differences in CCMs arising from missing CL sections or deficiencies in other components could result in local stress concentration and susceptibility of membrane pinhole formation [6], [7]. Therefore, in general, a missing section of the CL area or other similar irregular features in the CL of a CCM may imply categorizing these CCMs as defective (i.e., scrap) and excluding them for fuel cell assembly. However, on the contrary, M. Kim et al. found increased cell performance for cracked CCM via tensile forces (within the elastic strain region) due to improved mass transport and decreased membrane resistance [8]. Consequently, to improve the understanding of CCM defects, the present work investigates how different missing cathode catalyst layer (CCL) areas affect the PEMFC performance and durability. In more detail, we prepared via ultrasonic spray coating 25 cm 2 active area MEAs with 4.0, 5.9, and 8.5% missing CCL areas obtained by masking (as shown in the Figure), and compared these to defect-free CCL baselines. The results of this study feature a comprehensive assessment of the fuel cell performance of the defective MEAs compared to the baseline MEAs. This includes extraction of the membrane and charge transfer resistances from the missing CCL areas via medium- and high-frequency equivalent circuit modeling of in-situ electrochemical impedance spectroscopy (EIS) data at a current density of 0.1 A/cm 2 and contact, membrane, charge transfer, and mass transfer resistances at a current density of 1 A/cm 2 . Findings on the influences on the electrochemical surface area, hydrogen cross-over current density, and double-layer capacitance from such missing CCL area will also be presented. Results from chemical/mechanical and electrochemical cycling tests will also be shown regarding the effect on durability from the missing CCL area. The results from this work may benefit the economy of scale for high-volume fuel cell manufacturing by reducing unnecessary CCM replacements and materials waste by providing a threshold for an acceptable missing CCL area. Acknowledgements Funding for this research was provided by National Research Council Canada’s Clean and Energy-efficient Transportation (CEET) program and Canada Research Chairs. References [1] M. P. Arcot, K. Zheng, J. McGrory, M. W. Fowler, and M. D. Pritzker, “Investigation of catalyst layer defects in catalyst-coated membrane for PEMFC application: Non-destructive method,” Int. J. Energy Res. , vol. 42, no. 11, pp. 3615–3632, 2018, doi: https://doi.org/10.1002/er.4107. [2] A. Phillips, M. Ulsh, K. C. Neyerlin, J. Porter, and G. Bender, “Impacts of electrode coating irregularities on polymer electrolyte membrane fuel cell lifetime using quasi in-situ infrared thermography and accelerated stress testing,” Int. J. Hydrog. Energy , vol. 43, no. 12, pp. 6390–6399, Mar. 2018, doi: 10.1016/j.ijhydene.2018.02.050. [3] R. T. White, A. Wu, M. Najm, F. P. Orfino, M. Dutta, and E. Kjeang, “4D in situ visualization of electrode morphology changes during accelerated degradation in fuel cells by X-ray computed tomography,” J. Power Sources , vol. 350, pp. 94–102, May 2017, doi: 10.1016/j.jpowsour.2017.03.058. [4] J. Stoll, F. P. Orfino, M. Dutta, and E. Kjeang, “Four-Dimensional Identical-Location X-ray Imaging of Fuel Cell Degradation during Start-Up/Shut-Down Cycling,” J. Electrochem. Soc. , vol. 168, no. 2, p. 024516, Feb. 2021, doi: 10.1149/1945-7111/abe56b. [5] D. Ramani et al. , “Four-dimensional in situ imaging of chemical membrane degradation in fuel cells,” Electrochimica Acta , vol. 380, p. 138194, Jun. 2021, doi: 10.1016/j.electacta.2021.138194. [6] F. E. Hizir, S. O. Ural, E. C. Kumbur, and M. M. Mench, “Characterization of interfacial morphology in polymer electrolyte fuel cells: Micro-porous layer and catalyst layer surfaces,” J. Power Sources , vol. 195, no. 11, pp. 3463–3471, Jun. 2010, doi: 10.1016/j.jpowsour.2009.11.032. [7] Y.-H. Cho, H.-S. Park, J. Kim, Y.-H. Cho, S. W. Cha, and Y.-E. Sung, “The Operation Characteristics of MEAs with Pinholes for Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cells,” Electrochem. Solid-State Lett. , vol. 11, no. 8, p. B153, Jun. 2008, doi: 10.1149/1.2937450. [8] S. M. Kim et al. , “High-performance Fuel Cell with Stretched Catalyst-Coated Membrane: One-step Formation of Cracked Electrode,” Sci. Rep. , vol. 6, no. 1, Art. no. 1, May 2016, doi: 10.1038/srep26503. Figure 1

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,242
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
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