Selectivity Study of Direct Seawater Electrolyzer Anode Catalysts Using the Rotating Ring-Disc Electrode Method
Notice bibliographique
Résumé
Seawater electrolysis suffers from many issues that must be resolved before the technology can be scaled. The corrosive hypochlorite formation at the anode can damage the electrode and other electrolyzer components. Furthermore, hypochlorite is unstable and can decay, particularly when exposed to heat and metal ions, which could lead to erroneously high oxygen evolution reaction (OER) selectivity calculations in catalyst benchmarking experiments, resulting in poor catalyst and electrolyzer component selection. In this study, we used the rotating ring-disc electrode (RRDE) technique for the characterization of IrO2, NiO, Co3O4, RuO2, Pt/C, and PtRu electrocatalysts at near-neutral pH (8.4) in 0.5 M NaCl. The RRDE can overcome the challenge posed by thermocatalytic hypochlorite decay. IrO2 and PtRu were also studied over a range of chloride concentrations from 0.1 to 1 M. Our findings reveal that elevated temperatures (313 and 333 K) are conducive to higher OER selectivity, as the OER faradaic efficiency (FE) on IrO2 increased by 23% at 1.22 V vs SHE when the temperature was increased from 293 to 333 K. Increasing the chloride concentration from 0.1 to 1 M increased the OER current density by 40% and 200% on IrO2 and PtRu, respectively, indicating a synergistic relationship.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».