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Enregistrement W1988170548 · doi:10.1080/10618560701740017

Transport phenomena in fuel cells: from microscale to macroscale

2008· article· en· W1988170548 sur OpenAlexaffabout
Ned Djilali, Pang‐Chieh Sui

Notice bibliographique

RevueInternational journal of computational fluid dynamics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroscale chemistryStack (abstract data type)Computational fluid dynamicsFuel cellsTransport phenomenaMultiscale modelingComputational modelScope (computer science)Computer scienceProcess engineeringEnvironmental scienceMaterials scienceChemistryMechanicsSimulationEngineeringPhysicsChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractFuel cells have emerged as one of the most promising energy conversion technologies to help mitigate pollution and greenhouse gas emissions. This relatively young and rapidly evolving technology offers scope for innovation in both computational modelling and design. The operation of a fuel cell depends on the optimised regulation of the flow of reactant gases, product water, heat and charged species in conjunction with reaction kinetics. These strongly coupled processes take place over a broad range of length and time scales, and in diverse structures and materials. This gives rise to a fascinating and challenging array of transport phenomena problems.This paper provides an overview of these transport phenomena in polymer electrolyte membrane fuel cells, and a critical discussion of computational strategies to resolve processes in key components: polymer electrolyte membrane, porous gas diffusion electrodes and microchannels. The integration of the various transport phenomena and components into a CFD framework is illustrated for single fuel cells and for manifolding and gas distribution in a stack. Multi-scale strategies and the coupling of CFD based models to multi-variable optimisation methods are also discussed and illustrated for catalyst layers. The paper closes with a perspective on some of the pacing items toward achieving truly functional computational design tools for fuel cells.Keywords: CFDmembrane transportcatalystporous mediatwo-phase flowmulti-scale model AcknowledgementsThe authors would like to acknowledge the contributions from a number of former and current graduate students, research associates, colleagues and collaborators; from UVic: Aimy Bazylak, Torsten Berning, Brian Carnes, Jeff Fimrite, Shawn Litster, Bojan Markicevic, Jon Pharoah, Marc Secanell, Henning Struchtrup and Xun Zhu; from Angstrom Power: Ged McLean; and from Ballard Power Systems: John Kenna, Sanjiv Kumar and Ryan Mackie.Financial support from the following is also gratefully acknowledged: the MITACS Network of Centres of Excellence; the Natural Sciences and Engineering Research Council (NSERC) of Canada; the Canada Research Chairs program; Angstrom Power Inc.; and Ballard Power Systems.Figures 5, 7 and 8 are reproduced with permission from Elsevier.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,578

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,205
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 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

Citations37
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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