Characterization of Ionomer Dispersions Towards Improved Catalyst Ink Design for Proton Exchange Membrane Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
A key indicator of coated catalyst membrane (CCM) and membrane electrode assembly (MEA) performance in proton exchange membrane fuel cell systems is the formation of the catalyst-ionomer interface. 1,2 Ionomer coverage and thickness dictate the ion transport to the catalyst material (i.e., platinum, Pt). A thick layer of ionomer can block pores and slow oxygen permeability, resulting in lower electrochemically active surface area (ECSA) and activity whereas a thin layer of ionomer can result in a poor ionic network and slow transport of protons. 3 Further, inconsistencies in the layer can result in inconsistent ion transport throughout the catalyst layer. The conformation of ionomer can influence the formation of the catalyst-ionomer interface and thus the distribution of ionomer within the catalyst layer. 4 Due to both hydrophilic and hydrophobic regions present in ionomer, it is known to change conformation depending on the solvent system used; this can result in rod-like or spherical aggregates of ionomer particles. 5 Water content of the solvent system and pH have been found to correlate to increasing ionomer size and exposure of accessible protons respectively. 6,7 Ionomer conformation has previously been determined through both small-angle X-Ray scattering (SAXS) and small-angle neutron scattering (SANS) which has been used to study the rod-like and spherical shapes of the particles depending on the solvent system used. 8,9 While SAXS and SANS are useful techniques to assess ionomer conformation, further understanding of the size and accessibility of protons is important to elucidate further details on the ionomer-catalyst interface, and thus the effect of ionomer conformation on ionic conductivity and functionality (e.g., coatability, performance) of the catalyst layer. In this work, ionomer dispersions are investigated in both aqueous and mixed alcoholic solvent systems to gain an understanding of the size, conformation and viscosity through dynamic light scattering (DLS), SAXS and rheology. The use of DLS has previously been demonstrated for use of ionomer particles. 10 However, DLS size distribution models are built for spherical, monodispersed nanoparticles and are non-ideal for polymeric materials. 11 This work investigates the challenges, limitations and methods for consistent, reproducible measurements to evaluate size and shape of ionomer dispersions, with supporting techniques of SAXS and rheology. Continued work will investigate the relationship between the morphology of ionomer dispersions and the formation of the ionomer-catalyst interface and improved electrochemical performance. Acknowledgements This work was supported by Mitacs through the Mitacs Elevate program and performed in collaboration with Unilia (Canada) Fuel Cells. References 1) Li, C. et al. Energy Environ. Sci. , 2023 , 16 , 2977 2) Choi, WJ. et al. Korean J. Chem. Eng. 2024 . 3) Woo, S. et al . Curr. Opin. Electrochem. 2020 , 21 , 289-296 4) Yang, D. et al. Int. J. Hydron. Ener. 2021 , 46 , 66, 33300-33313 5) Tarokh, A. et al. Macromolecules , 2020 , 53 , 1 6) Berlinger, S. A. et al. J. Phys. Chem. B , 2018 , 122 , 31 7) Srivastav, H. et al. Langmuir , 2024 , 40 , 13, 8) Bird, A. et al. Adv. Energy Mater. 2025 , 2404242 9) Song, J. et al. Giant , 2024 , 20 , 100332 10) Orfanidi, A. et al. J. Electrochem. Soc. 2018 , 165 , F1254 11) Fischer, K.; Schmidt, M. Biomaterials , 2016 , 98 , 79-91
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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.
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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 ».