Application of Polarization Measurements for the Calculation of the Current Efficiency


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

A method for determining the Faraday current efficiency (CeF) based on the ratio of partial winning currents of metal and hydrogen is considered. To calculate the magnitude of CeF based on polarization measurements, it is necessary to know the working current density and potential (Ei), at which metal deposits in the corresponding solution, as well as the kinetic parameters of hydrogen evolution for determining the partial current density of hydrogen (\({{i}_{{{{{\text{H}}}_{{\text{2}}}}}}}\)) at this potential. Using the proposed method, the current efficiency for nickel extraction and deposition of the nickel coating from solutions containing nickel sulfate at a current density of 300 A/m2 is calculated. The kinetic parameters of hydrogen evolution are determined from the polarization curve found for the supporting electrolyte solution containing magnesium sulfate in an amount of 120 g/L and boric acid in an amount of 18 g/L at pH 3.9. The equation for the calculation of the partial current density of hydrogen evolution for any potential by kinetic parameters is derived. The use of kinetic regularities allows us to calculate CeF of nickel in sulfate solutions of different compositions with pH 3.0 and 4.1. The calculated values of CeF coincide with the current efficiency determined by the gravimetric method using a copper coulometer in the limits of the statistical error. It is shown that the division of the commercial characteristic of the “total current efficiency” (CeΣ) into Faraday (CeF) and apparatus (Ceap) characteristics in combination with the method of partial polarization curves makes it possible to find additional information on the degree of perfection of the production process.

Об авторах

V. Rudoy

Ural Federal University

Автор, ответственный за переписку.
Email: vlmx@rambler.ru
Россия, Yekaterinburg, 620002

N. Ostanin

Ural Federal University

Автор, ответственный за переписку.
Email: n.i.ostanin@urfu.ru
Россия, Yekaterinburg, 620002

T. Ostanina

Ural Federal University

Автор, ответственный за переписку.
Email: ostni@mail.ru
Россия, Yekaterinburg, 620002

A. Darintseva

Ural Federal University

Автор, ответственный за переписку.
Email: a.b.darintseva@urfu.ru
Россия, Yekaterinburg, 620002

V. Nikitin

Ural Federal University

Автор, ответственный за переписку.
Email: nikitin-viachieslav@mail.ru
Россия, Yekaterinburg, 620002

A. Cherepanova

Ural Federal University

Автор, ответственный за переписку.
Email: cherepanovaalexandra@gmail.com
Россия, Yekaterinburg, 620002

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».