Performance Evolution of Typical Electrocatalysts with Electrolyte Temperature during Alkaline Water Electrolysis

电解质 电解 溶解 碱性水电解 电解水 阿累尼乌斯方程 无机化学 化学 聚合物电解质膜电解 析氧 电导率 化学工程 分解水 动力学 材料科学 电化学 电极 催化作用 活化能 物理化学 有机化学 光催化 工程类 物理 量子力学
作者
Feng Duan,Xijun Wei,Yujie Huang,Yiwen Yang,Binyao Liu,Bi Jia,Xiaoyan Liu,Yong Zhou,Gaili Ke,Huichao He
出处
期刊:Journal of Physical Chemistry C [American Chemical Society]
卷期号:127 (17): 8041-8047 被引量:14
标识
DOI:10.1021/acs.jpcc.3c01046
摘要

From Arrhenius and Eyring equations, it can be known that the temperature of an electrolyte has a significant influence on the performance of electrocatalysts during water electrolysis, but this factor is usually ignored in fundamental research. Herein, the activity, kinetics, and stability of some typical electrocatalysts (Co3O4, NiFe alloy, NiFe LDH, and Pt) for oxygen and hydrogen evolution reactions in the KOH electrolyte at different temperatures (20∼80 °C) were investigated. Relative to the lower-temperature KOH electrolyte, the electrocatalysts in higher-temperature electrolytes showed a better water electrolysis activity and kinetics, which can be attributed to the higher conductivity at the electrolyte/electrode interface, stronger hydrophilicity on electrocatalysts, more active site formation, and lower water electrolysis resistance on electrocatalysts, but they had weaker reaction stability. In the KOH electrolyte at a higher temperature, the weaker stability of electrocatalysts mainly originated from their stronger dissolution during water electrolysis.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
molihuakai应助LMH采纳,获得10
2秒前
4秒前
5秒前
香蕉觅云应助干净又晴采纳,获得10
5秒前
Baylin发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
852应助C_Cppp采纳,获得10
7秒前
liyi发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
健康的梦旋完成签到,获得积分20
10秒前
11秒前
cqk123举报wangflourish求助涉嫌违规
11秒前
11秒前
zzzzzjzjjjj完成签到,获得积分10
12秒前
完美世界应助苹果芷天采纳,获得10
13秒前
13秒前
guagua完成签到 ,获得积分10
14秒前
领导范儿应助第十一题采纳,获得10
14秒前
大个应助碎觉觉采纳,获得10
14秒前
nidaba发布了新的文献求助10
14秒前
nidaba发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
15秒前
CipherSage应助健康的梦旋采纳,获得10
15秒前
我是老大应助叶子采纳,获得10
15秒前
wzy发布了新的文献求助10
15秒前
桐桐应助昏睡的小蚂蚁采纳,获得10
16秒前
LMH发布了新的文献求助10
16秒前
研友_VZG7GZ应助Baylin采纳,获得10
17秒前
nidaba发布了新的文献求助10
17秒前
nidaba发布了新的文献求助10
17秒前
nidaba发布了新的文献求助10
18秒前
nidaba发布了新的文献求助10
18秒前
nidaba发布了新的文献求助10
18秒前
nidaba发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
隐形曼青应助月岛采纳,获得10
18秒前
动听凝旋应助小雨采纳,获得10
19秒前
烟花应助C_Cppp采纳,获得10
19秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
Pediatric Dermoscopy Trichoscopy & Onychoscopy 2030
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
Additive Manufacturing Design and Applications (ASM Handbook, Volume 24A) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7576303
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9155873
关于积分的说明 19587235
捐赠科研通 7160357
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3264959
关于科研通互助平台的介绍 2430143
邀请新用户注册赠送积分活动 2255569