Multiscale Understanding of Anion Exchange Membrane Fuel Cells: Mechanisms, Electrocatalysts, Polymers, and Cell Management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anion exchange membrane fuel cells (AEMFCs) are among the most promising sustainable electrochemical technologies to help solve energy challenges. Compared to proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs), AEMFCs offer a broader choice of catalyst materials and a less corrosive operating environment for the bipolar plates and the membrane. This can lead to potentially lower costs and longer operational life than PEMFCs. These significant advantages have made AEMFCs highly competitive in the future fuel cell market, particularly after advancements in developing non‐platinum‐group‐metal anode electrocatalysts, anion exchange membranes and ionomers, and in understanding the relationships between cell operating conditions and mass transport in AEMFCs. This review aims to compile recent literature to provide a comprehensive understanding of AEMFCs in three key areas: i) the mechanisms of the hydrogen oxidation reaction (HOR) and the oxygen reduction reaction (ORR) in alkaline media; ii) recent advancements in the synthesis routes and structure‐property relationships of cutting‐edge HOR and ORR electrocatalysts, as well as anion exchange membranes and ionomers; and iii) fuel cell operating conditions, including water management and impact of CO2. Finally, based on these aspects, the future development and perspectives of AEMFCs are proposed.
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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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».