18 month

Postdoctoral position: Experimental Analysis of a PEMFC Composed of Innovative Oxide Catalysts

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Experimental Analysis of a PEMFC Composed of Innovative Oxide Catalysts

Starting date: 1st October 2022 no later than 1st January 2023 Duration: 18 months
Location: LEMTA – 54000 Nancy

Net salary per month: 2100 €

Contact: Applications (CV, letter of motivation) should be sent by email to: Sophie Didierjean – sophie.didierjean@univ-lorraine.fr
And Anthony Thomas – anthony.thomas@univ-poitiers.fr

Context

To prepare the next generation of proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) for automotive applications, the question of substituting critical raw materials like Pt group metals (PGMs) is mandatory for many reasons. Among them, the cost and the availability of strategic raw materials such as PGMs only on restricted areas on earth make addressing their substitution very urgent. The project “InnOxiCat” (Innovative Oxide Catalysts for next PEMFC generation) address these issues with the objectives of (i) building knowledge on convenient structures and compositions of non-PGM materials for fuel cell cathode where the sluggish oxygen reduction reaction (ORR) occurs, (ii) synthesizing the materials and characterizing their physicochemical and electrochemical properties and (iii) for fuel cell, reaching higher performance than the state of the art of non-PGM materials.

Project

The objective of the post-doctoral project is to analyze the influence of the new electrode composition and architecture on the performances of a fuel cell, and to optimize the operating conditions. To reach this goal, the most promising catalytic compositions developed by the partners of the “InnOxiCat” project will be tested at the global and at the local scale to determine the more suitable gas flow rates, relative humidity and cell temperature to reach the best performances and longer lifetime. Membrane electrode assembly (MEA) will be built and tests will be conducted using a segmented and instrumented cell (25 cm2). This cell will be used for global MEA characterizations, but the measurement of the local current densities and the local electrochemical characterizations (polarization curves and electrochemical impedance spectroscopy) will give a better understanding of the link of the electrochemical performances of the carbon-supported catalyst with the local mass transport limitations, and therefore with the operating conditions. By applying Accelerated Stress Tests (AST) and repeated start-up and shutdown tests, the local information collected using the segmented cell will be used to analyze the local degradations and therefore the durability of the new catalyst materials.

Skills recommended: The candidate should have knowledge of electrochemistry, if possible applied to the fuel cell field, and be comfortable with experimental studies. Knowledge of heat and material transfer would be a plus.

Anthony THOMAS - Contacter
LEMTA - Nancy

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12 mois

CHERCHEUR/POST-DOC (H/F) – Investigations expérimentales de stratégies de contrôle en boucle fermée pour la réduction d'impact du sillage d'un corps d'Ahmed

Au CNRS, Laboratoire PPRIME, situé au Futuroscope, ce post-doctorat s'inscrit dans le cadre du projet ANR COWAVE (Contrôle rétroactif du sillage d'un véhicule) entre les laboratoires PRISME à Orléans, Pprime à Poitiers, LHEEA à Nantes et l'industrie automobile PSA. Cette offre concerne la contribution de Pprime au projet COWAVE. Celle-ci consiste à explorer expérimentalement dans un canal hydrodynamique des stratégies de contrôle de sillage en boucle fermée avec des volets mobiles. Les sillages tridimensionnels de corps épais, du type corps d'Ahmed, génèrent une traînée de pression et des forces latérales, contribuant ainsi de manière significative à la consommation de carburant et aux émissions polluantes des véhicules routiers. Malgré les nombreuses tentatives réalisées pour minimiser l'impact des sillages sur l'environnement, on ne sait toujours pas quelle est la stratégie de contrôle la plus efficace ! Dans ce contexte, le projet ANR COWAVE aborde deux aspects fondamentaux du contrôle du sillage : premièrement, quels types d'actionneurs sont les plus efficaces ? Alors que la plupart des stratégies de contrôle en boucle fermée utilisent des effets d'entraînement visqueux pour actionner les couches de cisaillement dans le sillage, l'exploitation des forces de pression produites par des déflecteurs mobiles pourrait être une alternative intéressante à tester. Deuxièmement, pour la mise en œuvre de la commande en boucle fermée, nous voulons tester si les stratégies de commande obtenues par des techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning) permettent d'obtenir une meilleure efficacité et une plus grande robustesse que les approches plus classiques basées sur des modèles. Pour postuler suivre ce lien https://bit.ly/3qDG6Ml / Date Limite Candidature : vendredi 12 mars 2021