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Enregistrement W2015197678 · doi:10.1149/05801.0857ecst

The Impact of Fibre Surface Morphology on the Effective Thermal Conductivity of a PEM Fuel Cell Gas Diffusion Layer

2013· article· en· W2015197678 sur OpenAlexafffund
Steven Joseph Botelho, Aimy Bazylak

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésMaterials scienceComposite materialContact resistanceThermal contact conductanceAsperity (geotechnical engineering)Thermal conductivitySurface roughnessSurface finishProton exchange membrane fuel cellPolymerWork (physics)DiffusionLayer (electronics)Thermal diffusivityThermalThermal resistanceMembraneChemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, the preliminary findings for determining the effect of fibre surface morphology on the effective thermal conductivity of the gas diffusion layer of a polymer electrolyte membrane fuel cell is presented. Atomic force microscopy was used to measure the fibre surface roughness and asperity height distribution for various fibres and locations along each fibre for Toray carbon paper TGP-H-120. The thermal contact resistance was measured using preliminary methods, which will be further advanced in the near future. Hertzian contact mechanics was used to validate the results obtained, and to compare with smooth fibre thermal contact resistance for rough and smooth fibres. The thermal contact resistance was determined for various angles of fibre orientation and contact forces; it was determined that values for rough fibre contact are on average twice that of the contact of smooth fibres.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,788

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,199 · 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'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

Citations0
Publié2013
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Résumé présentoui

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