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Enregistrement W2067363542 · doi:10.1115/fuelcell2011-54259

The Effect of Ionomer Thin Films in Ionomer- and Water-Filled Agglomerate Models

2011· article· en· W2067363542 sur OpenAlexafffund
Peter J. Dobson, Marc Secanell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBallard Power Systems
Mots-clésAgglomerateIonomerElectrolyteMaterials scienceProton exchange membrane fuel cellChemical engineeringPolymerLayer (electronics)CatalysisComposite materialNafionFuel cellsChemistryElectrodeOrganic chemistryPhysical chemistryElectrochemistryCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The catalyst layer of a polymer electrolyte fuel cell is commonly represented in mathematical models as an agglomerate structure of carbon catalyst-support particles. There are two prevailing assumptions for the structure of the agglomerates. The first is that the pores are filled with perfluorosulfonated-ionomer (PFSI). The second is that the pores are hydrophilic and are flooded only with liquid water during operation. The objective of this work is to develop numerical models for single water-filled and ionomer-filled agglomerates in a cathode catalyst layer of a polymer electrolyte membrane fuel cell (PEMFC), and investigate the properties of oxygen transport, proton transport, and reaction kinetics. The two models provide different solutions for the distribution of oxygen and protons, and produce a different reaction profile within the agglomerate. Previous numerical water-filled ionomer models in the literature have neglected the effect of the ionomer thin film. Therefore, the results obtained for both ionomer and water-filled models could not be easily compared. In this article, the equations developed relate the assumed structure of the agglomerates to the structure of the catalyst layer (CL). Results compare the effect of the thin film thickness in the two different types of agglomerates and relate the phenomena occurring within the agglomerates to overall catalyst layer performance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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