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Enregistrement W2039526358 · doi:10.1149/06403.0019ecst

(Plenary) Pore Network Modeling of the Full Membrane Electrode Assembly of a Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell

2014· article· en· W2039526358 sur OpenAlexaff
Mahmoudreza Aghighi, Jeff T. Gostick

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnodeElectrolyteMembranePolarization (electrochemistry)Gaseous diffusionElectrodeConcentration polarizationCathodeMembrane electrode assemblyMaterials scienceElectrochemistryWater transportProton exchange membrane fuel cellChemical engineeringChemistryEnvironmental scienceEnvironmental engineeringWater flowEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pore network modeling was applied to a full PEM membrane electrode assembly sandwich. This model included liquid water percolation and gas transport in the gas diffusion and catalyst layers, and ionic transport in the catalyst layers and membrane. The ability of pore network models to resolve discrete water clusters played a key role in the electrochemical simulations. It was found that local water blockages not only cause concentration polarization, but also that the protons generated in the anode must travel longer paths to reach an active site on the cathode not masked by a discrete water. Consequently, the iR polarization was actually increased in the presence of liquid water. This behavior is not typically observed in continuum models since they do not treat water treated as explicit blockages and hence do not see the increased transport lengths resulting from the localized production and consumption of protons.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,646

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,164 · 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
Publié2014
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Résumé présentoui

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