Monte Carlo Simulations to Determine Effective Gas Diffusivity of an Actual Porous Medium Image Obtained From Focused Ion Beam Scanning Electron Microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Computer simulation methods have been widely used to study the effective transport properties of porous media. Simulation methods such as Monte Carlo (MC) have been used to characterize the randomness associated with such media. Most of these simulations have been carried out in artificially generated porous media represented as random pack of spheres or randomly arranged cylindrical fibers. In the present work, we apply MC simulation to images of an actual porous medium, obtained by using Focus Ion Beam Scanning Electron Microscopy (FIB SEM). The porous medium under consideration is the porous electrode of Solid Oxide Fuel Cell (SOFC). The effective gas diffusivity of the SOFC electrode is calculated based on mean square displacement method. The simulations are performed initially on a 2D image and are further carried out on a 3D image. For the validation of the numerical method, the porosity of the electrode is calculated and is used for the computation of the effective diffusivity by Bruggeman equation. In such case, the porosity is calculated by Hit and Miss MC approach and is further validated with the porosity values available in the literature. This work also addresses the effect of tessellation of solid surfaces in discrete geometries on the calculation of effective transport properties. Such computation of effective properties from the actual porous media geometry can be further used in the cell modeling and optimization of different components of the SOFC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».