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Enregistrement W1981461077 · doi:10.1002/fuce.201200211

Model for the Degradation Performance of a Single‐Cell Direct Methanol Fuel Cell under Varying Operational Conditions

2013· article· en· W1981461077 sur OpenAlexafffund
A. Kianimanesh, Qinwen Yang, S. S. Park, Deyi Xue, Theodor Freiheit

Notice bibliographique

RevueFuel Cells · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada School of Energy and Environment
Mots-clésDirect methanol fuel cellDegradation (telecommunications)MethanolMaterials scienceTafel equationChemistryPolarization (electrochemistry)Volumetric flow rateChemical engineeringAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyThermodynamicsElectrodeElectrical engineeringElectrochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effect of varying operating parameters on the degradation of a single‐cell direct methanol fuel cell (DMFC) with serpentine flow channels was investigated. Fuel cell internal temperature, methanol concentration, and air and methanol flow rates were varied in experimental tests and fuel cell performance was chronologically recorded. A DMFC semi‐empirical performance model was developed to predict the polarization curves of the DMFC and validated at different operating conditions. Performance degradation was observed and modeled over time by a linear regression model. Unlike previous studies, the cumulative exposure of the operating factors to the fuel cell was considered in the degradation analysis. The degradation model shows the cell voltage generation capacity does not significantly degrade. However, the Tafel slope of the cell changes with cumulative exposure to methanol concentration and air flow, and the ohmic resistance changes with cumulative exposure to temperature, methanol and air flow.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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