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Enregistrement W2050879190 · doi:10.1002/oca.949

Optimal start‐up of microfabricated power generation processes employing fuel cells

2010· article· en· W2050879190 sur OpenAlexaff
Benoît Chachuat, Alexander Mitsos, Paul I. Barton

Notice bibliographique

RevueOptimal Control Applications and Methods · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStack (abstract data type)Battery (electricity)Solid oxide fuel cellPower (physics)Computer scienceFuel cellsAutomotive engineeringProcess engineeringEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Microfabricated fuel cell systems have the potential to outperform batteries for man‐portable power generation. Because many electronic devices operate at various loads, with frequent start‐ups and shut‐downs, transient aspects are highly important and must be considered thoroughly. In this paper, the focus is on the optimal start‐up of microfabricated fuel cell systems using numerical open‐loop optimal control. For start‐up purposes, a small rechargeable battery is used to provide the energy needed to heat up the fuel cell stack and meet the power demand when the fuel cell is unavailable or can only satisfy part of the demand. The objective of the start‐up problem is to bring the system to a desired operating point with a minimal total mass of the system (battery and fuels), while meeting the nominal power demand at any time and satisfying the operational restrictions. The model for the fuel cell stack consists of partial differential‐algebraic equations with multiple time scales and numerical techniques that exploit a separation of these time scales are used for efficient and reliable integration of the state and sensitivity equations. A case study of a microfabricated power generation system employing a high‐temperature solid‐oxide fuel cell and using ammonia and butane as fuels is presented. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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