A Particle-Based Model for Effective Properties in Infiltrated Solid Oxide Fuel Cell Electrodes
Notice bibliographique
Résumé
A modeling framework for the numerical reconstruction of the microstructure of infiltrated electrodes is presented in this study. A particle-based sedimentation algorithm is used to generate the backbone, while a novel packing algorithm is used to randomly infiltrate nanoparticles on the surface of backbone particles. The effective properties, such as the connected triple-phase boundary length, the effective conductivity, the effective diffusivity, are evaluated on the reconstructed electrodes by using geometric analysis, finite volume and random-walk methods, and reported in dimensionless form to provide generality to the results. A parametric study on the effect of the main model and operating parameters is performed. Simulations show that the critical loading (i.e., the percolation threshold) increases as the backbone porosity decreases and the nanoparticle diameter increases. Large triple-phase boundary length, specific surface area and good effective conductivity can be reached by infiltration, without detrimental effects on the effective transport properties in gas phase. Simulations reveal a significant sensitivity to the size and contact angle of infiltrated particles, suggesting that the preparation process of infiltrated electrodes should be properly tailored in order to obtain the optimized structures predicted by the model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».