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Enregistrement W1965813065 · doi:10.1149/1.2729005

An Empirical Model for Proton Exchange Membrane Fuel Cell Diagnostics

2007· article· en· W1965813065 sur OpenAlexaff
Walter Mérida

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProton exchange membrane fuel cellStack (abstract data type)Dielectric spectroscopyRange (aeronautics)Work (physics)Electrical impedanceFuel cellsVoltageNuclear engineeringMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)ElectrochemistryComputer scienceChemistryEngineeringElectrical engineeringChemical engineeringElectrodeMechanical engineeringChromatographyComposite materialPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individual cell voltage monitoring (CVM) has been the de facto technique to detect a general failure within a fuel cell stack. However, discerning between different types of failures is challenging because different failure modes can produce the same observed change in dc potential. This work discusses failure detection and isolation in proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs). One specific approach based on electrochemical impedance spectroscopy (EIS) is used to illustrate these concepts. The relevant EIS measurements were made on fuel cell stack at different typical operating temperatures, covering the current density range 0.1 to 1.0 A cm-2, and the frequency range 0.1 to a few hundred kHz. The collected spectra were modelled with an equivalent circuit whose time constants corresponded to ideal and Warburg components. Despite the qualitative limitations of this model, the measurements can discern between two failure modes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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