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Enregistrement W1974973924 · doi:10.1002/er.1141

Multi-component mathematical model of solid oxide fuel cell anode

2005· article· en· W1974973924 sur OpenAlexafffund
Mohammed Hussain, X. Li, İbrahim Dinçer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Energy Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensUniversity of Ontario Institute of TechnologyUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAUTO21 Network of Centres of Excellence
Mots-clésAnodeSolid oxide fuel cellKnudsen diffusionCathodeElectrochemistryCarbon monoxideHydrogenMaterials scienceChemical engineeringElectrodeDiffusionChemistryPorosityThermodynamicsComposite materialCatalysisPhysical chemistryOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A mathematical model describing the multi-component species transport inside the porous solid oxide fuel cell (SOFC) anode has been developed. The model includes the water–gas shift reaction in the anode electrode (backing) layer and the spatially resolved electrochemical reaction in the reaction zone layer. The modified Stefan–Maxwell equations incorporating Knudsen diffusion were used to model multi-component diffusion inside the porous electrode (backing) and reaction zone layers. Moreover, the general Butler–Volmer equation was used to model the electrochemical reaction in the reaction zone layer. The model can predict the distribution of species within the SOFC anode for any reformate gas composition involving carbon dioxide, carbon monoxide, hydrogen and water vapour. The chemical and electrochemical reactions as well as transport processes in the SOFC anode can be simulated, yielding the anode performance under various operating and design conditions. This anode model can be coupled with a similarly developed model for the cathode to form an overall model for a single SOFC model. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,316 · 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'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

Citations55
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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