3-D Numerical Simulation of Gas-Liquid Flow in a Minichannel With a Non-Uniform GDL Surface
Notice bibliographique
Résumé
Gas-liquid two-phase flow in rectangular minichannels of polymer-electrolyte membrane fuel cells (PEMFCs) has a major impact on the fuel cell performance and durability. Different from traditional two-phase flow in other applications, water in the PEMFCs is introduced into the minichannel from the gas diffusion layers (GDLs) through random pores of different sizes. Meanwhile, the four channel surfaces may have different wettabilities due to the different materials used. Thus, the microstructure of GDLs and the surface wettability should be considered in investigating the two-phase flow in PEMFC channels. One challenge in simulating PEMFCs is that, full consideration of detailed microstructure of GDL needs extremely large computational time. In this work, we simplified the microstructure of GDL to a number of representative pores on the 2D GDL surface. A 3-D minichannel with 1.0 mm × 1.0 mm square cross section and 100 mm long was used in the simulation. Operating conditions and material properties were selected according to realistic fuel cell operating conditions. Volume of fluid (VOF) method was employed to explicitly track the droplet surfaces emerging from the non-uniform GDLs. Simulation results show that, as the flow develops along the channel, the flow pattern evolves from corner flow on the bottom and side wall to corner flow on the top wall, annular flow and slug flow. The effects of liquid injection rates were studied, and it is found that the high liquid flow rate would accelerate the flow pattern development. The effect of wall surface material wettability was also studied by changing the hydrophobicity of GDL surface and side walls, separately. Simulation results show that the material wettability has a strong impact on the two-phase flow pattern, with a more hydrophilic side walls and/or a more hydrophobic GDL surface being more beneficial for expelling water out of the channel.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».