Revealing the Impact of Cell Conditioning on PEMWE Catalyst Layer Morphology
Notice bibliographique
Résumé
Polymer electrolyte membrane (PEM) water electrolysis is a promising green hydrogen generation technology to mitigate the effects of anthropogenic climate change. To achieve stable cell voltages, a conditioning procedure is typically required, where current or voltage cycling is applied until stable performance is achieved. Previous studies have demonstrated that a decrease in voltage occurs within the first few hours of operation [1], but this conditioning period has not been extensively studied for PEM electrolyzers, despite a variety of standard conditioning protocols available for PEM fuel cells in the literature. Previous works additionally suggest that changes in performance may be induced due to structural changes in the anode catalyst layer (CL) caused by large gas bubble evolution during the first few hours of operation [2]. However, to establish and optimize a conditioning procedure for PEMWEs, the specific structural changes caused by conditioning on the anode CL must be elucidated and correlated with the electrochemical performance parameters. In this work, we applied scanning transmission X-ray microscopy (STXM) to PEMWE catalyst layers to reveal pore and ionomer distributions in pristine and conditioned commercial CL samples. Prior to imaging, CL samples were embedded in epoxy and cut to 50 nm thick slices using an ultramicrotome. Using near-edge X-ray absorption fine structure (NEXAFS) spectroscopy, Carbon 1s and Fluorine 1s absorption edges were probed to reveal pore and ionomer distributions, respectively. After image acquisition, the image stacks were processed to obtain the ionomer and epoxy spectra to enable spectral fitting and thresholding. Through this analysis, we quantified various morphological properties of catalyst layers (including CL thickness, porosity, pore size distribution, agglomerate distribution, and ionomer content) and compared these properties to those of pristine CLs to explain changes in cell performance. The insights gained from this work will aid in the development of efficient conditioning protocols and identify optimal post-conditioned anode CL morphology to inform the design of next-generation catalyst materials. A. Weiß et al., J Electrochem Soc, 166, F487–F497 (2019). O. Panchenko et al., Mater Today Energy, 16, 100394 (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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».