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Enregistrement W1436633982 · doi:10.1149/ma2015-02/37/1353

Evidence for Micro-Porous Layer Degradation Under Accelerated stress test Conditions 

2015· article· en· W1436633982 sur OpenAlexaffabout
Mehdi Andisheh-Tadbir, Monica Dutta, Erik Kjeang

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensBallard Power Systems (Canada)Simon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceDegradation (telecommunications)Layer (electronics)CorrosionCathodePorosityMembrane electrode assemblyCarbon fibersChemical engineeringComposite materialProton exchange membrane fuel cellElectrodeChemistryAnodeFuel cells

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Durability is important for high-volume fuel cell production and commercialization. Different fuel cell components are prone to various types of degradation. The ionomer inside the membrane and catalyst layer undergoes degradation chemically and/or mechanically and Pt may dissolve and coalesce resulting in a loss of active surface area. The carbon in the catalyst support and gas diffusion layer (GDL), meanwhile, may degrade through corrosion and/or erosion [13]. GDL degradation is mainly characterized by the changes in its properties. The micro-porous layer (MPL), which is the most recently added component of modern seven-layer membrane electrode assemblies (MEAs), has a soft and delicate structure comprising of carbon nanoparticles and PTFE that may also be susceptible to degradation. Although MPL is key for high fuel cell performance, particularly at high current densities where water management is a concern, there is no investigation in the literature to date that accounts for its possible degradation behavior during fuel cell operation. The methods used previously to study degradation of the macro-porous GDL substrate could also be applied in general to evaluate MPL degradation, albeit a higher resolution may be required. As an example, erosion of PTFE from the MPL would lead to changes in hydrophobicity, and any structural changes due to electrochemical degradation in the form of carbon corrosion would likely alter the surface characteristics and morphology [1,2], as shown previously for the GDL substrate. In this work, the cathode MPL of a highly corroded MEA is analyzed using nano-scale X-ray computed tomography (NXCT). Samples for this study are obtained from a cathode corrosion accelerated stress test, in which the MEA is subjected to voltage cycling at high temperature and relative humidity. The goal is to compare the structure and properties of the MPL at the beginning of life (BOL) and degraded states. A ZEISS Xradia 810 Ultra NXCT scanner is used to visualize and reconstruct the 3D structure of the MPL with 50 nm resolution. Cylindrical samples of 350 µm diameter are punched from the MEAs and trimmed under microscope in preparation for NXCT scanning. Presented in Fig. 1 are the obtained 3D structures for the BOL and degraded MPLs. The degraded sample is observed to contain smaller agglomerates than the BOL material, which could be caused by material loss from carbon corrosion; additionally, the structure appears more compact with smaller pores which suggests that the structure is collapsed. Table 1 lists the calculated porosity and average pore size obtained using an in-house MATLAB code [3,4]. The porosity is constant for the two samples; however, the average pore size is decreased for the degraded sample. The thickness of the BOL and degraded MPLs are examined using cross-sectional scanning electron microscopy (SEM), revealing a 30% thickness reduction for the degraded sample. The reduction in average pore size along with the reduction in thickness evidences that the MPL experienced degradation through carbon corrosion, resulting in structural collapse. Acknowledgments Funding for this research was provided by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada, Canada Foundation for Innovation, British Columbia Knowledge Development Fund, and Ballard Power Systems through an Automotive Partnership Canada grant. References [1]W. Schmittinger, A. Vahidi, Journal of Power Sources 180 (2008) 1. [2]R.L. Borup, J.R. Davey, F.H. Garzon, D.L. Wood, M. a. Inbody, Journal of Power Sources 163 (2006) 76. [3]M. El Hannach, R. Singh, N. Djilali, E. Kjeang, Journal of Power Sources 282 (2015) 58. [4]A. Nanjundappa, A.S. Alavijeh, M. El Hannach, D. Harvey, E. Kjeang, Electrochimica Acta 110 (2013) 349. Figure 1

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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