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Enregistrement W2074093410 · doi:10.1115/fuelcell2004-2465

A Simple Thermal Model of PEM Fuel Cell Stacks

2004· article· en· W2074093410 sur OpenAlexafffund
Brian Wetton, Keith Promislow, A. C ̧ag ̆lar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMitacsBallard Power Systems
Mots-clésStack (abstract data type)CoolantProton exchange membrane fuel cellThermalMaterials scienceMechanicsCoupling (piping)Plane (geometry)Steady state (chemistry)Thermal conductivityThermal resistanceCurrent (fluid)CondensationMembrane electrode assemblyHeat transferElectrodeFuel cellsThermodynamicsChemistryGeometryPhysicsEngineeringComposite materialComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple model is developed that determines the temperature distribution through a unit fuel cell with straight flow channels, in steady state operation. Using the large aspect ratio of the typical fuel cell geometry, the thermal model approximately decouples cross-plane thermal transport at each channel location. Using the fact that in-plane thermal conductivities are much larger than through-plane in typical bipolar plate construction, it is possible to further approximate the cross-plane thermal transport with a simple, one-dimensional model. We then consider the thermal coupling of several unit cells connected in series. In this way, we can simulate the effect of an anomalously hot cell in a stack environment. We take as inputs to the model the cell voltage and local current density, membrane resistance and condensation rates from a previously developed model. The thermal model outputs the average coolant temperature and the temperature distribution through the bipolar plates and membrane electrode assembly at each location down the channel. Although we are aware that there are significant coupling effects between the thermal distribution and performance, this is not taken into account in this study.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,181
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations6
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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