Application of Hydrogenated Graphitic Supports in Electrocatalysts: Effects on Carbon Support Surface Chemistry, Nanoparticle Growth, and Electrocatalytic Activity
Notice bibliographique
Résumé
One of the key technical challenges before the widespread adoption of proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) is increasing the durability of the platinum catalyst layer to meet a target of 8000 operating hours with only a 10% loss of performance. Carbon corrosion, one of the primary mechanisms of degradation in fuel cells, has attracted attention from researchers interested in solving the durability problem. As such, the development of catalyst supports to avoid this issue has been a focus in recent years, with interest in hydrophobic supports such as highly graphitized carbons. In this research, we propose a method to increase the durability of carbon supports by way of exploiting hydrogenated graphene’s hydrophobic properties. By performing a Birch reduction on graphene nanoplatelets, we were able to synthesize hydrogenated graphene nanoplatelets which were used as support for hollow porous PtNi nanoparticles. The structure of these nanoparticle–carbon composites was characterized by transmission electron microscopy (TEM), energy dispersive spectroscopy coupled with scanning transmission electron microscopy (STEM-EDS), X-ray diffraction (XRD), Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR), Raman spectroscopy, and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS). We found that hydrogenation can strongly affect the morphology of nanoparticles formed as well as increase the electrochemical stability of the composites. Accelerated stress tests for 6000 cycles between 1.0 and 1.6 V vs RHE at 25 °C demonstrated that a hydrogenated support for PtNi increased the retained electrochemical surface from 36.8% to 61.9% when compared to the pristine graphene nanoplatelets. Moreover, the retained activity was increased from 26.6% to 53.0% by use of the hydrogenated carbon support. To confirm that hydrogenation enhanced durability, stress tests combined with Raman spectroscopy showed minimal change in the I D / I G ratio of the hydrogenated composite. Finally, identical location transmission electron microscopy (IL-TEM) was used to support the results of the electrochemical stress tests.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».