Uma evolução da microestrutura anisotrópica em um ânodo de célula de combustível de óxido sólido

Resumo

A pesquisa apresentada mostra que a operação de longo prazo de uma célula de combustível de óxido sólido pode levar a mudanças anisotrópicas substanciais no material do ânodo. A morfologia da microestrutura na pilha investigada foi observada antes e após o teste de envelhecimento usando nanotomografia eletrônica. Os parâmetros microestruturais foram estimados com base na representação digital obtida da microestrutura anódica. A anisotropia foi descoberta em duas das três fases que constituem o ânodo, a saber, níquel e poros. O terceiro componente do ânodo, que é a zircônia estabilizada com ítrio, permanece isotrópico. As mudanças aparecem em microescala e afetam significativamente os fenômenos de transporte de elétrons e gases. Os resultados obtidos indicam que o material anódico de referência que representa a microestrutura antes do teste de envelhecimento possui propriedades isotrópicas que evoluem para uma forte anisotropia após 3800 h de operação constante. As descobertas apresentadas são cruciais para uma simulação numérica confiável de células a combustível de óxido sólido. Eles indicam que todos os modelos homogêneos devem considerar adequadamente os parâmetros microestruturais que definem a anisotropia dos fenômenos de transporte, especialmente se os dados microestruturais forem obtidos de um ânodo pós-operacional.

Histórico

Uma célula de combustível de óxido sólido (SOFC) é um dispositivo eletroquímico que converte a energia química do hidrogênio diretamente em eletricidade. Uma única célula geralmente tem a forma de uma placa plana na qual um eletrólito condutor de íons denso e impermeável é imprensado entre dois eletrodos catalíticos porosos:um ânodo e um cátodo. O combustível é alimentado para o lado do ânodo e o ar é fornecido para o cátodo. Os gases não podem se misturar para evitar a combustão improdutiva. Em vez disso, os gases atingem o material do catalisador, perdem seus elétrons e formam capacitores em ambos os lados de um eletrólito. Como a reação é mais lenta no lado do cátodo, uma diferença de potencial aparece entre os dois eletrodos. Essa diferença de potencial, junto com um gradiente de pressão de oxigênio, é uma força motriz que move os íons de oxigênio do cátodo para o ânodo. A este respeito, a morfologia da microestrutura do eletrodo é de importância crucial. Um ânodo típico consiste em uma fase de níquel (Ni), uma fase de zircônia estabilizada com ítria (YSZ) e uma fase de poro. Cada material desempenha um papel essencial nos processos de transporte através da SOFC, fornecendo um caminho para diferentes espécies. No caso de um ânodo, a fase YSZ fornece caminhos para íons de oxigênio, a fase Ni para elétrons e a fase de poro permite que os gases penetrem no eletrodo. A reação eletroquímica pode ocorrer apenas na linha onde todas as três fases estão em contato, o chamado limite de fase tripla (TPB). Os fenômenos de transporte através da célula são apresentados esquematicamente na Fig. 1 [1].

Uma visão esquemática dos fenômenos de transporte através de uma célula de combustível de óxido sólido típica com um papel destacado da microestrutura

Devido à complexidade do composto anódico, o projeto orientado para a microestrutura torna-se uma etapa crucial no desenvolvimento de SOFC [2-7]. Neste trabalho, investigamos as mudanças na microestrutura que ocorrem em um ânodo de célula a combustível de óxido sólido durante um longo período de operação. Para fornecer uma análise aprofundada, nos concentramos no fator de tortuosidade anisotrópica que reflete a complexidade da microestrutura em uma determinada direção. A análise da estrutura é conduzida usando um microscópio eletrônico de varredura acoplado ao feixe de íons focalizado. Esta técnica foi introduzida no campo da SOFC em 2006 por Wilson et al. [8]. O método permite a observação direta de muitas seções seguintes e converte os resultados em uma representação digital 3D da microestrutura. A partir da microestrutura reconstruída, é possível avaliar os parâmetros da microestrutura [9-11]. Esses parâmetros, conforme obtidos diretamente da estrutura real do eletrodo, são de importância fundamental para entender a evolução da microestrutura do anodo durante o longo prazo de um sistema de célula de combustível. Esta técnica foi amplamente utilizada para melhorar a modelagem numérica [12-17] e, mais recentemente, para compreender os mecanismos de degradação de um ânodo de célula de combustível de óxido sólido [18-24]. Isso se tornou um endosso valioso para os estudos cristalográficos recentes [25, 26].

Neste artigo, relatamos, pela primeira vez, o caráter anisotrópico da evolução da microestrutura durante a operação de longo prazo de uma pilha SOFC. Mostramos que a microestrutura evolui principalmente devido à migração anisotrópica, crescimento e engrossamento das partículas de níquel.

Aberturas experimentais

Banco de teste de pilha modular

O teste de envelhecimento foi conduzido usando um banco de teste modular de pilha (MSTB) projetado e desenvolvido pela SOLID Power, um fabricante líder europeu de SOFC. A vista esquemática da montagem é apresentada na Fig. 2. A pilha está localizada dentro de um forno elétrico.

Uma visão esquemática na Bancada de Teste de Pilha Modular

O combustível e o ar são fornecidos ao sistema por meio de controladores de fluxo de massa e pré-aquecedores. Tanto o ar quanto o combustível são alimentados no reator de oxidação parcial catalítica (CPOX) (se o combustível contiver metano) ou o contornam se o combustível for uma mistura de hidrogênio e nitrogênio. O ar é fornecido ao canal catódico após o pré-aquecimento. Parte do oxigênio do ar alimentado é consumido na reação eletroquímica. Ao mesmo tempo, o ar é usado para remover o calor da pilha de células. Em seguida, o ar é fornecido ao pós-combustor para queimar o combustível não utilizado do canal do ânodo. Do outro lado do processamento do ar, o combustível é oxidado para gerar eletricidade. O combustível que neste estudo foi a mistura de hidrogênio (H ₂ ) e nitrogênio (N ₂ ) é alimentado ao canal do ânodo após o pré-aquecimento. O combustível residual é oxidado no pós-combustão. Após o processo de combustão, o gás é resfriado, a água condensada é separada e o gás seco é finalmente expelido para o ar ambiente.

Sete termopares marcados com “T” na Fig. 2 monitoram a distribuição de temperatura. Cada placa bipolar é conectada a um fio, que é então conectado a um potenciostato. Essa configuração permite obter as características de corrente-tensão para cada célula da pilha. As dimensões de uma célula são 60 × 80 [mm × mm]. A área de célula ativa disponível para a reação é 48 [cm ² ] A célula executa a utilização de combustível de até 75% e pode atingir alta densidade de potência maior que 1 [W cm ⁻² ] A pilha é organizada em uma configuração de co-fluxo, onde o fluxo de combustível e ar está na mesma direção. Uma mistura de hidrogênio e nitrogênio foi usada como combustível no sistema.

Mais detalhes sobre a configuração podem ser encontrados em outro lugar [27, 28].

Microscópio eletrônico de varredura de feixe iônico focalizado

Um sistema de feixe duplo combina um microscópio eletrônico de varredura (SEM) e uma fonte de feixe de íons de gálio focalizado (FIB) em uma câmara. O SEM é usado para geração de imagens e o FIB serve principalmente para fresamento. Para uma situação limitada, o FIB pode ser usado para a observação. O sistema oferece a possibilidade única de seções subsequentes de uma amostra investigada. O tamanho normal da amostra de material que pode ser localizada no suporte é de 25 mm ² . A configuração do FIB-SEM e o procedimento de medição são apresentados esquematicamente na Fig. 3. A direção do canhão de íons é perpendicular à superfície da amostra e o canhão de elétrons é inclinado em algum ângulo em relação à fonte dos íons para permitir a observação de uma seção da amostra. O volume de interesse da amostra que pode ser observado durante um único procedimento é de cerca de 1000 μ m ³ . O feixe de íons focado é usado para fabricar uma trincheira e expor a interseção de uma amostra que atende aos requisitos para o tamanho de volume representativo mínimo. Depois que a trincheira é feita, a interseção é polida usando Ga ⁺ de baixa energia feixe e a imagem é obtida usando um detector na lente. Isso resulta em um contraste excepcionalmente bom entre as fases investigadas:Ni, YSZ e poro. Depois que uma imagem SEM é tirada, o FIB projeta para expor outra interseção e outra camada de material é removida. O procedimento “cut-and-see” é repetido até a obtenção de 200-300 imagens dependendo do volume de interesse. Este procedimento é conhecido como seccionamento. O procedimento pode ser resumido nas seguintes etapas:

1
Uma camada de carbono é depositada no volume de interesse.

A configuração de um sistema de feixe duplo
2
Uma trincheira é fabricada para dar acesso à interseção da amostra.
3
A seção transversal é polida com o feixe de baixa corrente.
4
Uma imagem SEM de uma interseção observada é tirada usando um detector de elétron secundário na lente.
5
Uma arma FIB usa um feixe de íons Ga + para moer na amostra para expor outra interseção.
6
Um procedimento “cortar e ver” é repetido para obter a sequência de imagens 2D.

A ideia do procedimento cut-and-see é apresentada na Fig. 3.

Metodologia Experimental

O estudo apresentado foi dividido em duas partes distintas:um experimento de geração de energia e um estudo microestrutural. O estudo de resistência foi conduzido mantendo a pilha sob carga constante por um período prolongado. Para reduzir a duração do teste, a temperatura foi elevada para 800 ^o C e a corrente imposta foi de 19,4 A para fornecer 90 W de potência de saída no início do experimento. O fator de utilização de combustível foi de 75%. As condições experimentais detalhadas estão resumidas na Tabela 1. Após o teste de envelhecimento, a pilha foi desmontada e nove amostras foram selecionadas para a análise microestrutural pós-teste. Três amostras foram extraídas das células no. 1, 3 e 5 (localizadas a montante, centro e a jusante de cada célula), conforme apresentado na Fig. 4. Uma célula adicional, a chamada célula de referência, era uma nova célula logo após o processo de redução. A célula foi fornecida pelo fabricante e não participou dos testes eletroquímicos. Portanto, é razoável supor que a microestrutura da célula de referência representa a microestrutura anterior ao teste de envelhecimento. Todas as amostras para análise FIB-SEM tinham uma forma de quadrados de 5 mm x 5 mm e foram cortadas da célula (6 cm x 8 cm) com uma caneta de diamante. Antes dos estudos microestruturais, todas as amostras foram impregnadas com resina epóxi e polidas com lixa. A impregnação é importante para o reconhecimento da fase dos poros durante a imagem em MEV. Todas as nove amostras foram analisadas pela técnica FIB-SEM.

Os locais das amostras selecionadas em uma célula e na pilha

O conjunto de imagens SEM obtido para cada amostra passou pelo processo de segmentação de imagens para atribuir uma das três fases a cada região da imagem SEM. A segmentação é um processo de rotular as regiões da imagem com base no seu brilho, realizado de forma semi-automática, exigindo até um mês de trabalho do operador por amostra. Depois de obter sucesso no processo de segmentação da imagem, ocorre a reamostragem da imagem (ver Fig. 5).

O fluxo de trabalho do processamento de imagem e rotulagem de fase. a Uma imagem crua. b Artefatos experimentais removidos manualmente. c Filtrando. d Marcação de fase em que branco representa níquel, preto é poros e cinza denota YSZ

A simulação de passeio aleatório, apresentada posteriormente neste artigo, requer o voxel cúbico. Isso significa que a distância entre as imagens deve ser igual ao tamanho do pixel da imagem. Porém, mais cortes indicam mais tempo necessário para a segmentação, o que é praticamente inviável. Na prática, a distância entre as imagens é mais significativa do que o tamanho do pixel para economizar tempo durante o processo mais demorado da segmentação. Portanto, a segmentação é conduzida nos voxels cubóides e convertidos em um voxel cúbico durante o pós-processamento. Com base nas imagens reamostradas, as superfícies que representam a morfologia tridimensional de cada fase foram geradas por uma aproximação triangular da interface entre as diferentes regiões. A triangulação e a reamostragem foram realizadas com o software AVIZO da ThermoFisher Scientific. As representações tridimensionais do material digital obtidas são apresentadas na Fig. 6.

Representação digital de material da microestrutura anódica antes e depois do teste de envelhecimento. a Amostra de referência. b Célula 5 a montante. c Célula 5 centro d . Célula 5 a jusante e Célula 3 a montante. f Cell 3 center g . Célula 3 a jusante. h Célula 1 a montante. eu Célula 1 centro. j Célula 1 a jusante

O fator de tortuosidade é uma medida quantitativa da complexidade da microestrutura. O conceito de tortuosidade foi introduzido no estudo de mídia porosa por Carman [29], que estudou um fluxo através de um leito de areia. Ele introduziu a tortuosidade como um fator que leva em consideração o caminho de difusão alongado do fluido dentro de meios porosos. Em seu estudo, ele presumiu que um leito poroso de espessura L _s pode ser considerado como um feixe de tubos capilares sinuosos com uma seção transversal uniforme e comprimento L _e . Da mesma forma, para o ânodo de célula de combustível de óxido sólido, a tortuosidade pode ser definida como uma razão entre o comprimento do caminho de difusão real e a espessura do eletrodo. Neste sistema simplificado, a tortuosidade é definida como a razão do comprimento do caminho de difusão real, L _e , para o caminho no caso do canal reto, L _s (espessura do ânodo):
$$ \ bar {\ tau} =\ frac {L _ {\ mathrm {e}}} {L _ {\ mathrm {s}}}. $$ (1)
É importante ter em mente a diferença entre tortuosidade e o fator de tortuosidade. À luz da formulação de Carman, o fator de tortuosidade ( τ ) é definido como o quadrado da tortuosidade ( τ =\ (\ bar {\ tau} ^ {2} \)), e é usado como um fator de realce em uma equação de difusão de massa:
$$ D_ {i, {\ text {eff}}} =\ frac {\ varepsilon} {\ tau} D_ {i}, $$ (2)
onde ε é a porosidade, D _i é o coeficiente de difusão de especiarias gasosas i dentro de uma mistura de gás, e D _{i , eff} é o coeficiente de difusão efetivo levando em consideração o caminho de difusão alongado do fluido dentro do meio poroso.

Na microestrutura de um ânodo real, os caminhos do combustível podem ser extraordinariamente complicados e os caminhos das conexões de gás podem criar muitos ramos, separar e juntar novamente. Portanto, apresentar o fator de tortuosidade como um quadrado de tortuosidade é um tanto simbólico e a relação real entre a tortuosidade e o fator de tortuosidade não pode ser calculada usando o modelo capilar. Alguns grupos superam esse problema usando o chamado fator M, que se combina explicitamente em uma função de tortuosidade geométrica, fator de percolação ( P ), fator de constrição ( β ), e fração de volume de fase [30]:
$$ M =\ frac {\ left (\ phi P \ right) ^ {a} \ beta ^ {b}} {\ bar {\ tau} ^ {c}}, $$ (3)
onde a , b , e c são constantes derivadas da metodologia descrita na ref. [31]. O fator de constrição introduzido por Peterson [32] pode ser entendido como uma razão entre os clarins e os gargalos. Uma revisão abrangente das abordagens existentes para estimar os fatores de tortuosidade pode ser encontrada em uma revisão por Tjaden, Brett e Shearing [33].

Recentemente, os algoritmos baseados em difusão estão recebendo cada vez mais atenção, uma vez que não requerem um fator de constrição. Isso porque os gargalos e protuberâncias são levados em consideração diretamente durante a simulação do processo de difusão e o valor medido é uma redução direta do coeficiente de difusão [34].

Um dos métodos mais promissores aqui é um processo de passeio aleatório, que pode calcular estatisticamente o fator de tortuosidade para partículas não adsorventes. Neste método, um grande número de marcadores chamados caminhantes aleatórios são estocasticamente distribuídos na fase dos poros apresentados como volumes vermelhos na Fig. 6. A cada passo de tempo, cada caminhante migra aleatoriamente para os voxels vizinhos da mesma fase. Se o voxel selecionado para a migração pertencer a uma fase diferente, o andador permanece na posição atual e aguarda o próximo passo de tempo. Ao repetir este processo, o deslocamento médio quadrático de caminhantes aleatórios pode ser calculado:
$$ {\ begin {alinhados} \ langle \ chi \ left (\ vartheta \ right) ^ {2} \ rangle =\ frac {1} {n} \ sum_ {i =1} ^ {n} \ left [x_ {i} \ left (\ vartheta \ right) ^ {2} - x_ {i} \ left (0 \ right) ^ {2} + y_ {i} \ left (\ vartheta \ right) ^ {2} - y_ {i} \ left (0 \ right) ^ {2} + z_ {i} \ left (\ vartheta \ right) ^ {2} - z_ {i} \ left (0 \ right) ^ {2} \ right] , \ end {alinhado}} $$ (4)
onde 𝜗 é o tempo adimensional do procedimento de passeio aleatório, e n é o número de caminhantes aleatórios.

A solução exata do deslocamento quadrático médio para um passeio de rede em um espaço livre é dada por [35]:
$$ \ langle \ chi \ left (\ vartheta \ right) ^ {2} \ rangle =6D_ {0} t =a ^ {2} \ vartheta, $$ (5)
onde D ₀ é o coeficiente de difusão em um espaço livre [m ² s ⁻¹ ], e t é o tempo em [s]. O coeficiente de difusão da Eq. (5) pode ser reescrito em função do tempo, calculando a derivada:
$$ D (t) =\ frac {1} {6} \ frac {{\ rm {d}} \ langle \ chi \ left (\ vartheta \ right) ^ {2} \ rangle} {{\ rm {d }} t}. $$ (6)
Porque 𝜗 é uma função do tempo t , Eq. (6) assume a seguinte forma:
$$ D (t) =\ frac {1} {6} \ frac {{\ rm {d}} \ langle \ chi \ left (\ vartheta \ right) ^ {2} \ rangle} {{\ rm {d }} \ vartheta} \ frac {{\ rm {d}} \ vartheta} {{\ rm {d}} t}. $$ (7)
As partes \ (\ frac {\ mbox {{d}} \ vartheta} {\ mbox {{d}} t} \) podem ser derivadas de uma parte da Eq. (5):
$$ 6D_ {0} t =a ^ {2} \ vartheta, $$ (8)
dando
$$ \ frac {{\ rm {d}} \ vartheta} {{\ rm {d}} t} =\ frac {6D_ {0}} {a ^ {2}}, $$ (9)
onde a é a constante de rede de uma rede cúbica simples (ou seja, a dimensão do voxel FIB-SEM) [nm].

O fator de tortuosidade τ descreve um grau de redução do deslocamento quadrático médio em meios porosos em comparação com o espaço livre [34, 36]:
$$ \ tau =\ frac {D_ {0}} {D (t)}. $$ (10)
Ao combinar as Eqs. (7) e (10), chega-se à seguinte fórmula:
$$ \ tau =\ frac {D_ {0}} {\ frac {1} {6} \ frac {{\ rm {d}} \ langle \ chi \ left (\ vartheta \ right) ^ {2} \ rangle } {{\ rm {d}} \ vartheta} \ frac {{\ rm {d}} \ vartheta} {{\ rm {d}} t}}, $$ (11)
que após incorporar as Eqs. (8) e (10) torna-se:
$$ \ tau =\ frac {a ^ {2}} {\ frac {{\ rm {d}} \ langle \ chi \ left (\ vartheta \ right) ^ {2} \ rangle} {{\ rm {d }} \ vartheta}}. $$ (12)
Quando o fenômeno de transporte é considerado em apenas uma direção, a seguinte expressão é relevante:
$$ {\ begin {alinhados} \ langle x \ left (\ vartheta \ right) ^ {2} \ rangle _ {\ rm {free}} =\ langle y \ left (\ vartheta \ right) ^ {2} \ rangle_ {\ rm {free}} =\ langle z \ left (\ vartheta \ right) ^ {2} \ rangle _ {\ rm {free}} =\ frac {1} {3} \ langle r \ left (\ vartheta \ direita) ^ {2} \ rangle _ {\ rm {free}} =\ frac {1} {3} a ^ {2} \ vartheta. \ end {alinhado}} $$ (13)
Portanto, para a estimativa do fator de tortuosidade anisotrópica, a Eq. (12) torna-se:
$$ \ tau_ {x, y, z} =\ frac {a ^ {2}} {3 \ left (\ frac {{\ rm {d}} \ langle \ chi \ left (\ vartheta \ right) ^ { 2} \ rangle} {{\ rm {d}} \ vartheta} \ right)}. $$ (14)
Como o método é baseado em uma estatística, muitos caminhantes e grandes deslocamentos quadráticos médios são necessários para estimar o fator de tortuosidade corretamente. Eventualmente, os caminhantes sairão do domínio computacional representado pela representação digital da microestrutura. Isso é, obviamente, indesejável porque a caminhada não pode continuar fora do domínio computacional. Um espelhamento de fase é usado para evitar esse problema. Quando o caminhante cruza a fronteira, ele aparece totalmente em um novo domínio que é o reflexo do espelho da reconstrução da microestrutura original. Fazer uma cópia completa da reconstrução digital sempre que o walker cruza a fronteira é muito pesado para a memória do computador e, portanto, técnicas de programação especiais foram aplicadas para conservar os recursos de hardware. O espelhamento de fase é a principal limitação do método, uma vez que a tortuosidade calculada reflete apenas a complexidade do volume investigado de interesse (não o ânodo inteiro).

Com base nas tortuosidades anisotrópicas, introduzimos o fator de anisotropia definido como segue:
$$ \ begin {array} {@ {} rcl @ {}} \ xi &=&\ sqrt {\ left (\ tau_ {x} - \ tau_ {r} \ right) ^ {2} + \ left (\ tau_ {y} - \ tau_ {r} \ right) ^ {2} + \ left (\ tau_ {z} - \ tau_ {r} \ right) ^ {2}}, \ end {array} $$ (15 )
onde τ _x , τ _y , e τ _z são os fatores de tortuosidade anisotrópicos em x , y e z direções, respectivamente, e τ _r é o fator de tortuosidade calculado para o deslocamento total do andador independentemente da direção em que ocorre o deslocamento.

Resultados e discussão

A Figura 7 apresenta uma tensão terminal média da pilha durante o teste de envelhecimento. Como pode ser visto, não há evidências de redução de desempenho. Além disso, a polarização diminui ao longo das primeiras mil horas de operação. Nossos resultados anteriores indicaram que, apesar da falta de deterioração do desempenho, a superfície de contato da superfície de reação diminui significativamente [24]. Descobrimos que o decaimento do TPB era não homogêneo e fortemente dependente da localização na pilha [24]. Neste artigo, mostramos que a evolução da microestrutura não é apenas heterogênea, mas também anisotrópica. A complexidade do ânodo foi estimada com base no fator de tortuosidade anisotrópica derivada usando a representação de material digital apresentada na Fig. 6.

Tensão terminal em função do tempo operacional durante a operação de longo prazo

Observação Em um experimento real, os diâmetros do volume de interesse obtido variam entre si devido à presença dos artefatos experimentais. Os artefatos mais comuns, como um efeito de cortina, sombras e redeposição podem limitar a seção transversal acessível. Como consequência, o volume que pode ser reconhecido de forma adequada e segmentado é diferente para cada medição. Em alguns casos, podemos obter mais de 10 μ m no z direção; no entanto, como a cortina afeta a qualidade do som, a imagem no y direção era limitada. Para outros, a imagem era nítida no y direção, mas poderíamos alinhar corretamente apenas um número limitado de imagens. Para a quantificação, cada volume foi de cerca de 1000 μ m ³ . No entanto, apenas para fins de visualização, cortamos as imagens para um tamanho comum de 10 μ m × 8 μ m × 5 μ m para tornar possível justapor e compará-los na Fig. 6.

A metodologia da estimativa do fator de tortuosidade foi brevemente apresentada na seção "Metodologia Experimental". A Figura 8 mostra os fatores de anisotropia para diferentes locais na célula e na pilha. Uma comparação com a amostra de referência também é apresentada. Uma tendência comum observada nos resultados nos levou às seguintes conclusões:

O material do ânodo de referência tem propriedades isotrópicas que evoluem para forte anisotropia durante o teste de envelhecimento.

O fator de anisotropia em diferentes locais na pilha e em uma célula, onde UP, CE e DW se referem a montante, centro e a jusante de uma célula, respectivamente, e o acrônimo REF corresponde à célula de referência
A tendência geral é que o fator de anisotropia aumente à medida que se move a jusante da célula.
Anisotropia forte foi observada apenas para as fases de níquel e poro. O zircônio estabilizado com ítrio permanece isotrópico.

A causa provável da anisotropia é o engrossamento das partículas de níquel [37-39] e migração que foi observada em nossa pesquisa anterior [23, 24, 40], bem como por outros grupos de pesquisa [18, 41]. Durante a operação de longo prazo, as partículas de níquel migram da interface do eletrólito do anodo em direção à superfície do anodo. Como a migração ocorre principalmente em uma direção, ela leva à anisotropia da microestrutura. Isso também explicaria por que a anisotropia afeta apenas as fases de níquel e poro. O mecanismo detalhado não é claro, mas uma possível causa da migração das partículas de níquel da interface ânodo-eletrólito em direção à superfície do ânodo é a vaporização-deposição das espécies de níquel voláteis, como o hidróxido de níquel. Isso dará origem à inomogeneidade e à rota de condução eletrônica descontínua do níquel [42].

A maioria dos modelos de difusão de gás usados nas simulações SOFC hoje assume um eletrodo poroso homogêneo. É preciso para a maioria das aplicações, mas nossos resultados mostram que essa suposição homogênea pode não se manter após a degradação. A implicação direta da observação apresentada neste artigo é que quando se deseja implementar parâmetros microestruturais de uma amostra envelhecida na simulação numérica, é importante ter em mente a direção do fenômeno de transporte considerada no modelo. Como consequência, as propriedades anisotrópicas adequadas dos parâmetros da microestrutura devem ser extraídas (se a anisotropia for detectada). Com base nos resultados obtidos, pode-se concluir que a anisotropia é especialmente importante enquanto a difusão está sendo considerada, uma vez que o fator de tortuosidade expressa quantitativamente a taxa de redução do coeficiente de difusão. Cuidado com a direção anisotrópica enquanto justapõe os parâmetros microestruturais de diferentes anodos obtidos após a operação de longo prazo é outra sugestão prática fumegante para a observação apresentada.

Conclusões gerais

Neste artigo, mostramos pela primeira vez que a operação de longo prazo da SOFC pode levar à anisotropia da microestrutura no ânodo. O experimento de geração de energia estendida foi conduzido usando uma pilha curta. A análise da microestrutura resolvida localmente foi realizada antes e após o teste de envelhecimento usando a nanotomografia FIB-SEM. As reconstruções 3D obtidas da microestrutura do anodo foram implementadas em um algoritmo baseado em difusão para calcular o fator de tortuosidade anisotrópico. Os resultados indicam que a operação de longo prazo resultou em forte anisotropia nas fases de níquel e poro do ânodo investigado. A causa provável das propriedades anisotrópicas do ânodo após o teste de envelhecimento é a migração, crescimento e engrossamento das partículas de níquel.

Disponibilidade de dados e materiais

Os dados brutos e de processo necessários para reproduzir essas descobertas não podem ser compartilhados neste momento, pois os dados fazem parte de um estudo em andamento.

Abreviações

CPOX:: Oxidação parcial catalítica
FIB:: Feixe de íons focado
MSTB:: Banco de teste de pilha modular
SEM:: Microscópio eletrônico de varredura
SOFC:: Célula de combustível de óxido sólido
TPB:: Limite de fase tripla
YSZ:: Zircônia estabilizada com ítria

3A-Amino-3A-Desoxi- (2AS, 3AS) -β-Ciclodextrina Hidrato / Eletrodo de Carbono Impresso em Tela Modificado por Dissulfeto de Estanho para o Eletroquímico Detecção de bifenilos policlorados Dispositivo sináptico de captura de carga ReS2 para aplicativo de reconhecimento facial

Nanomateriais

Materiais Poliméricos

biológico

Corante

Especiarias