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Enregistrement W4416599835 · doi:10.1149/ma2025-02422077mtgabs

Using Edge-Type Reference Electrodes to Estimate Anode and Cathode Overpotentials in Alkaline Exchange Membrane Fuel Cells and Electrolysers

2025· article· W4416599835 sur OpenAlexaff
Jiafei Liu, Jake Mouallem, A. Quintero

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnodeCathodeElectrodeProton exchange membrane fuel cellMembraneElectrochemistryReference electrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrochemical systems based on anion exchange membranes (AEM) can operate effectively using non-precious group metal (non-PGM) catalysts, thereby allowing for critical cost-reductions in fuel cells and electrolysers. In alkaline systems, both electrodes might contribute significantly to overall cell potential losses, therefore numerous studies have emphasized the critical need for three-electrode setups to gain a better understanding of individual electrode behaviour [1,2]. In AEM-based electrochemical cells, three reference electrode (RE) configurations are commonly used: edge-type, sandwich-type, and salt-bridge-type. Most studies in operating fuel cells have utilized an edge-type RE, where the RE is positioned at the membrane edge near the active electrode. Edge-type REs are preferred because they are straightforward to implement, require no modifications to the cell configuration, and do not interfere with cell performance; however, a significant concern with edge-type REs is that they might be highly sensitive to the position of the active electrodes, as demonstrated in proton exchange membrane fuel cells [3-5]. Therefore, it is of paramount importance to develop a methodology to quickly fabricate cells with reference electrodes, and to study the role of active electrode alignment in predicted results. In this presentation, we proposed that inkjet-printing can be used to manufacture AEMFC and AEMWE catalyst-coated membranes (CCMs) with precise control over anode and cathode positioning, and to concurrently deposit multiple edge-type reference electrodes. To this end, AEMFC CCMs with well-aligned electrodes and four reference electrodes are inkjet printed, and characterized electrochemically. To study the effect of misalignment, AEMFC CCMs were also fabricated with purposely misaligned electrodes, where there is a 0.5 cm offset between anode and cathode. A two-dimensional membrane electrode assembly model is then developed to analyze how the measured potential in the reference electrode relates to the overpotentials observed in different parts of the electrode, and to study the effect of electrode misalignment. Finally, an AEMWE cell with a reference electrode is also fabricated and tested. Experimental AEMFC results at 60 0 C, 90% relative humidity and 150 kPa g of MEAs with aligned and misaligned electrodes, together with detailed 2D simulations, we show that: a) electrode misalignment can easily be detected by means of multiple electrodes; b) misalignment can result in large errors in the estimation of the overpotential; c) accurate gasketing can minimize the effects of misalignment; and, d) simulations are needed to determine the overpotential field and a mean overpotential. Furthermore, our results show that both in AEMFC and AEMWE hydrogen electrode losses are much larger than expected based on electrode kinetics and its origin requires further investigation. References: [1] S. Gottesfeld et al., J. Power Sources 375 (2018) 170–184. [2] A. Carlson et al. J. Electrochem. Soc. 168 (3) (2021) 034505. [3] Z. Liu et al. Electrochimica Acta 49 (6) (2004) 923–935. [4] A. Kulikovsky et al. J. Electrochem. Soc. 162 (8) (2015) F843. [5] J. H. Ohs et al. J. Electrochem. Soc. 159 (7) (2012) F181. Figure 1

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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