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Enregistrement W1992963168 · doi:10.1115/1.2393300

Conjugate Mass Transfer in Gas Channels and Diffusion Layers of Fuel Cells

2006· article· en· W1992963168 sur OpenAlexaff
Steven Beale

Notice bibliographique

RevueJournal of Fuel Cell Science and Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass transferMechanicsChemistryDiffusionConcentration polarizationParametric statisticsRange (aeronautics)ThermodynamicsMaterials sciencePhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prediction of mass transfer effects is a key element in fuel cell design. In this paper, the results of a generalized analysis appropriate to a wide range of designs and flow conditions are presented. Mass transfer in a rectangular gas passage, diffusion layer, and the combination of the two is considered. Fully developed viscous flow is presumed to occur within the passage, while the incompressible form of Darcy’s law is prescribed for the diffusion layer. The mathematical foundations for a simple mass transfer analysis are presented. Detailed calculations are then performed by means of a computational fluid dynamics code. These results are then correlated according to the analytical methodology in terms of nondimensional numbers appropriate to mass transfer analysis; namely, the overall mass transfer driving force as a function of the blowing parameter. Parametric studies are performed for a range of geometries, as characterized by the aspect ratio and blockage factor. It is shown that a simple solution for the overall driving force may readily be obtained from the two individual solutions for the conjugate mass transfer problem. This solution is quite general in its nature, and may readily be used to predict concentration polarization effects for a variety of fuel cells.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations13
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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