(Plenary) Advanced Visualization Tools to Investigate PEM Fuel Cell Materials
Notice bibliographique
Résumé
Significant advancements have been made towards the commercialization of polymer electrolyte membrane (PEM) fuel cells in recent years. However, prohibitive costs and limited durability still remain as barriers toward deep market penetration, and these challenges largely stem from an incomplete understanding of how the nanoscale and microscale features of the porous materials in the PEM fuel cell affect multiphase and thermal transport within the bulk and at the interfacial regions of these porous layers. Non-traditional tools are needed more than ever to address these challenges. In the Thermofluids for Energy and Advanced Materials (TEAM) Laboratory at the University of Toronto, we employ a variety of advanced visualization tools to characterize the nanoscale and microscale features of the porous layers of the PEM fuel cell within ex-situ and in-situ environments. Accurate material characterizations are used as inputs for developing our predictive models, and visualizations serve as validations for our numerical modelling work. Our goal is to develop predictive numerical models that will serve as design tools that we can use to prescribe three-dimensional material properties for tailored thermal and liquid water transport for the next generation of PEM fuel cell technologies.
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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) | 0,001 | 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 ».