MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2004070306 · doi:10.1115/icnmm2011-58172

Effect of the Hydrophilic Compact Aluminum-Foam Filled Flow Channel on Water Removal From the Cathode Catalyst Layer

2011· article· en· W2004070306 sur OpenAlexaff
Brooks R. Friess, Samuel C. Yew, Mina Hoorfar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCathodeElectrolyteChemical engineeringMaterials scienceWettingWater transportLayer (electronics)Proton exchange membrane fuel cellGraphiteWater flowWaste managementComposite materialChemistryEnvironmental engineeringEnvironmental scienceElectrodeFuel cells

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The polymer electrolyte membrane (PEM) fuel cell is a zero emission power generation system that has long been considered as a replacement for conventional fossil fuel combustion systems. However, before constituting a viable market for commercial use, the fuel cell’s efficiency and reliability need to be improved significantly. It has been shown that water management has a significant effect on the power and reliability of the cell as the electrolyte membrane must be well hydrated to allow for ion transfer while excess water blocks the activation sites on the cathode side. The latter effect is known as flooding which occurs at large current densities and compromises the normal operation of the fuel cell. To enhance water management, a prodigious amount of studies have been conducted to optimize the properties and structures of different layers. One of the key results of these studies has been the design of a flow field pattern on the relatively hydrophobic surface of a graphite plate which is believed to provide a better mechanism for removing water droplets from the cathode flow channel. However, the wettability gradient between the catalyst layer (i.e., hydrophilic) and the flow channel (which is currently more hydrophobic) introduces problems as the water droplets formed at the catalyst layer will not likely detach, and hence create a film of liquid that will block the activation sites. If the flow channel is made out of a material that is more hydrophilic than the catalyst layer, water removal and transport will be enhanced as water naturally moves from low surface energy to high surface energy sites. However, recent numerical studies conducted on simulation of water transport in the channels show that removing the water film formed on the hydrophilic channels is limited due to the pressure of the gas flow in the channels. To resolve this problem, the use of compact aluminum foams in the flow channels is studied in this paper. It is shown that the hydrophilicity of the foam-filled flow channel helps the transport of the water droplets at the catalyst layer to the channel in which a liquid film is formed. This film is then removed due to the increased pressure developed in the porous media of the foam (as opposed to the regular open flow channel). The paper includes the experimental results obtained for the fuel cell performance using the new geometry with and without the gas diffusion layers (GDLs). These results will be compared to a similar flow channel that does not include the compressed aluminum porous structure. This work will result in finding the optimum geometry for achieving maximum performance in the flooding regime.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,208 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSurface Modification and SuperhydrophobicityTravaux en français237 207