Numerical investigation of transport phenomena and electrochemical reactions in PEM fuel cell cathode
Notice bibliographique
Résumé
Cathode over potential represents the single largest cell voltage loss mechanism in PEM fuel cells. The loss is mainly attributed to the slow nature of oxygen transport and sluggish electrochemical kinetics. These form the focus of the present study. The cathode catalyst layer is assumed to be composed of a uniform distribution of catalyst, liquid water, electrolyte, and void space. A serpentine flow field is used to distribute the oxidant over the active cathode electrode surface, with pressure loss in the flow direction along the channel. Both the convection and diffusion process occur in the electrode backing layer and the catalyst layer. The Stefan-Maxwell equation is used to model the multi-species diffusion. The two-dimensional numerical simulation highlights the transport process of oxygen, electron and proton in the catalyst layer, and their impact on the electrochemical process and the current density distribution. It is found that electron transfer to the reaction site leads to more cell losses than proton transfer. Most of the losses from electron transfer occur in the bipolar plate and backing layer. Thus, efforts should be focused on the improvement of those two domains. In addition, the assumption of water being in the vapour form everywhere cannot hold when the inlet relative humidity is high. Therefore, modeling liquid water is essential for a better understanding of the electrochemical process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».