Green Hydrogen Production by Low‐Temperature Membrane‐Engineered Water Electrolyzers, and Regenerative Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Green hydrogen (H 2 ) is an essential component of global plans to reduce carbon emissions from hard‐to‐abate industries and heavy transport. However, challenges remain in the highly efficient H 2 production from water electrolysis powered by renewable energies. The sluggish oxygen evolution restrains the H 2 production from water splitting. Rational electrocatalyst designs for highly efficient H 2 production and oxygen evolution are pivotal for water electrolysis. With the development of high‐performance electrolyzers, the scale‐up of H 2 production to an industrial‐level related activity can be achieved. This review summarizes recent advances in water electrolysis such as the proton exchange membrane water electrolyzer (PEMWE) and anion exchange membrane water electrolyzer (AEMWE). The critical challenges for PEMWE and AEMWE are the high cost of noble‐metal catalysts and their durability, respectively. This review highlights the anode and cathode designs for improving the catalytic performance of electrocatalysts, the electrolyte and membrane engineering for membrane electrode assembly (MEA) optimizations, and stack systems for the most promising electrolyzers in water electrolysis. Besides, the advantages of integrating water electrolyzers, fuel cells (FC), and regenerative fuel cells (RFC) into the hydrogen ecosystem are introduced. Finally, the perspective of electrolyzer designs with superior performance is presented.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».