AFC 단전지에서 운전조건의 영향은 이제까지 자세히 연구된 바 없다. 본 연구에서는 초기 전해질 농도와 가스 운전압력의 영향을 살펴보기 위하여 1차원 등온 모델을 이용해 전산모사를 수행하였다. 결과에 의하면, base-case에서 최적 전해질 농도는 $3.0\~3.5M$사이에 있는 것으로 발견되었다. 전해질 농도에 따른 전지 성능의 변화는 주로 양쪽 전극의 전하전달 저항과 용해된 기체의 헨리상수 및 액상확산이 원인인 것으로 밝혀졌다. 또한, 운전 압력의 증가는 반응속도와 가스의 용해도를 증가시켰으며, 이것으로 인해 전지 성능이 상당히 향상되는 것으로 조사되었다
The valorization of domestic wastes becomes a very important research axis that can reduce the energy consumption and protect our environment. The objective of this study is to remove zinc ions from wastewater by using banana peels after their activation as sensor in the working electrode for an environmental application. Banana peels were dried, crushed and treated with sulfuric acid then mixed with polyaniline to improve their electrical conductivity. Cyclic voltammetry and chronoamperometry were used for electrochemistry tests. The obtained voltammogramms at well optimized conditions of applied potential of -1.3 V/SCE and initial zinc concentration of 0.2M during 2 hours of electrolysis, showed the reduction peak of the zinc at a potential of -1.14 V/SCE, which confirmed the activity of this electrode. The modeling of experimental data revealed that the adsorption was fitted by the Langmuir isotherm with a maximal adsorption capacity of 3.4188 mg/g. Changes in the structure of the powder after the electrosorption was noticed by SEM and EDX. Finally, the dosage of the electrolytic solution showed a diminution of the zinc concentration with yield of 99.99%.
이온성 액체는 상온에서 액체로 존재하는 이온성염으로 최근 청정 공정에 사용될 수 있는 용매, 전해질, 촉매로써 주목받고있다. 본 연구에서는 비전도성 매질 내 액적의 접촉 충전 현상을 이용하여 여섯 가지 서로 다른 이온성 액체에 대한 충전 거동을 고찰하였다. 이온성 액체 액적의 충전 현상은 이전 수용 액적의 충전 현상과 유사한 특징을 나타내었으며 기본적으로 완전 도체 이론으로 설명이 가능하였다. 하지만 이온 종류에 따른 상세 거동은 다소의 변화가 관찰되었다. 본 연구의 결과는 청정 용매 및 촉매로 각광 받고 있는 이온성 액체의 전기화학적 특성을 이해하고 분석하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
This paper summarizes results of research on the electrochemical (EC) degradation of disinfection by-products (DBPs) and iodine-containing contrast media (ICMs), with the focus on EC reductive dehalogenation. The efficiency of EC dehalogenation of DBPs increases with the number of halogen atoms in an individual DBP species. EC reductive cleavage of bromine from parent DBPs is faster than that of chlorine. EC data and quantum chemical modeling indicate that the EC reduction of iodine-containing DBPs (I-DBPs) is characterized by the formation of active iodine that reacts with the organic substrate. The occurrence of ICMs has attracted attention due to their association with the generation of I-DBPs. Indirect EC oxidation of ICMs using anodes that produce reactive oxygen species can result in a complete degradation of these compounds yet I-DBPs are formed in the process. Reductive EC deiodination of ICMs is rapid and its overall rate is diffusion-controlled yet I-DBPs are also produced in this reaction. Further progress in practically feasible EC methods to remove DBPs, ICMs and other trace-level organic contaminants requires the development of novel electrocatalytic materials, elimination of mass transfer limitations via innovative design of 3D electrodes and EC reactors, and further progress in the understanding of intrinsic mechanisms of EC reactions of DBPs and TrOC at EC interfaces.
Given that lithium-ion batteries are expected to be used as power sources for electric and hybrid vehicles, thermodynamics experimentation and prediction based on experimental data were performed. Thermal, electrochemical, and electrochemical/electrical-thermal models were used for accurate battery modeling. Various applications of different battery packs were demonstrated, and thermal analysis was performed using the same experimental conditions for square and rectangular battery packs. Accurate thermal analysis for a single cell should be prioritized to determine the thermal behavior of the battery pack. The energy balance equation, which contains heat generation and heat transfer factors, defines the thermal behavior of the battery pack. By comparing battery packs of different shapes tested under the same condition, this study revealed that the rectangular battery pack is superior to the square battery pack in terms of the maximum temperature of inner cells and temperature variation between cells.
In this study, the use of waste food grade aluminium foil and mild steel as a sacrificial electrode in an electrocoagulation system was developed to remove reactive red 111 from wastewater. The effect of different parameters like pH, current density, electrode material, and different electrode configurations was investigated. Optimum operating conditions for maximum COD removal were determined as, 6 mA/㎠ current density and 30 min at 5 pH for aluminium foil and 7 pH for mild steel. Maximum COD reduction obtained at optimum conditions using monopolar 4 electrodes, monopolar 2 electrodes and bipolar electrode configuration were 96.5%, 89.3%, and 90.2% for Mild steel as a sacrificial electrode and 92.1%, 84.2%, and 88.6% for aluminium foil as a sacrificial electrode. The consumption of electrode and energy for both the electrodes of different configurations were calculated and compared. Using batch experimental data, a continuous-flow reactor was developed. Sludge analysis using Fourier Transform Infra-Red Spectroscopy (FTIR) analysis was done. Different adsorption kinetic models and isotherms were developed and it was found that pseudo second-order model and Langmuir isotherm fit best with the experimental data obtained.
Nguyen, Huyen T.T.;Pham, Huy K.;Nguyen, Vu A.;Mai, Tung T.;Le, Hang T.T.;Hoang, Thuy T.B.
Journal of Electrochemical Science and Technology
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제13권2호
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pp.186-198
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2022
Heavy metals recovery from Printed Circuit Boards industrial wastewater is crucial because of its cost effectiveness and environmental friendliness. In this study, a copper recovery route combining the sequential processes of acid leaching and LIX 984N extracting with an electrowinning technique from Printed Circuit Boards production's sludge was performed. The used residual sludge was originated from Hanoi Urban Environment One Member Limited Company (URENCO). The extracted solution from the printed circuit boards waste sludge containing a high copper concentration of 19.2 g/L and a small amount of iron (0.575 ppm) was used as electrolyte for the subsequent electrolysis process. By using a simulation model for multi-step current electrolysis, the reasonable current densities for an electrolysis time interval of 30 minutes were determined, to optimize the specific consumption energy for the copper recovery. The mathematical simulation model was built to calculate the important parameters of this process.
The dye wastewater discharge from the textile industries mainly affects the aquatic environment. Hence, the treatment of this wastewater is essential for a pollutant-free environment. The purpose of this research is to optimize the dye removal efficiency for process influencing independent variables such as pH, electrolysis time (ET), and current density (CD) by using Box-Behnken design (BBD) optimization and Genetic Algorithm (GA) modelling. The electrocoagulation treatment technique was used to treat the synthetically prepared Reactive Black dye solution under batch mode potentiometric operations. The percentage of error for the BBD optimization was significantly greater than for the GA modelling results. The optimum factors determined by GA modelling were CD-59.11 mA/cm2, ET-24.17 minutes, and pH-8.4. At this moment, the experimental and predicted dye removal efficiencies were found to be 96.25% and 98.26%, respectively. The most and least predominant factors found by the beta coefficient were ET and pH respectively. The outcome of this research shows GA modeling is a better tool for predicting dye removal efficiencies as well as process influencing factors.
In proton exchange membrane fuel cell (PEMFC), proper thermal management of the stack and moisture generation by electrochemical reactions significantly affect fuel cell performance. In this study, the PEMFC dynamic characteristic model was developed through Simcenter AMESim, a development program. In addition, the developed model aims to understand the thermal resin balance of the stack and performance characteristics for input loads. The developed model applies the thermal management model of the stack and the moisture content and permeability model to simulate voltage loss and stack thermal behavior precisely. This study extended the C based AMESet (adaptive modeling environment submodeling tool) to simulate electrochemical reactions inside the stack. Fuel cell model of AMESet was liberalized with AMESim and then integrated with the balance of plant (BOP) model and analyzed. And It is intended to be used in component design through BOP analysis. The resistance loss of the stack and thermal behavior characteristics were predicted, and the impact of stack performance and efficiency was evaluated.
고체산화물연료전지는 세라믹 물질로 이루어지며, 세라믹 물질의 물성치는 작동조건에 따라 달라진다. 따라서, 높은 신뢰성을 가지는 시뮬레이션 모델을 개발하기 위해서는 세라믹 물질의 물성치를 정확하게 예측할 수 있어야한다. 본 논문에서는 고체산화물연료전지의 성능에 영향을 미치는 여러가지 물성치를 선택하고 그 물성치를 위한 시뮬레이션 모델이 개발되었다. 개회로전압을 위한 깁스에너지, 활성화손실을 위한 교환전류밀도, 저항손실을 위한 전기전도도가 계산되었다. 또한, 다공성 전극 내부의 물질전달 해석을 위해서 분자확산과 누센확산을 함께 고려하는 유효확산계수가 계산되었다. 이러한 계산과정 후에 물성치 모델과 전기화학반응 모델이 동시에 시뮬레이션 되었다. 해석코드의 검증을 위해서 전산해석 결과는 실험결과 및 Chan 등에 의해서 수행된 이전 연구결과와 비교되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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