MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2100305158 · doi:10.1002/er.1858

Liquid water flooding in a proton exchange membrane fuel cell cathode with an interdigitated design

2011· article· en· W2100305158 sur OpenAlexafffund
Simo Kang, Biao Zhou, Chin‐Hsiang Cheng, Huan-Ruei Shiu, Chun-I Lee

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Energy Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesAUTO21 Network of Centres of Excellence
Mots-clésCathodeProton exchange membrane fuel cellFluentFlooding (psychology)Two-phase flowNuclear engineeringPorosityMaterials sciencePorous mediumComputational fluid dynamicsFlow (mathematics)Fuel cellsEngineeringChemical engineeringMechanicsElectrical engineeringComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we studied the liquid water flooding process in the flow field of a proton exchange membrane fuel cell with an interdigitated design by using a multi-phase three-dimensional fuel cell cathode side model with a porous layer. The commercial CFD software package fluent (ANSYS Canonsburg, PA, USA) was used with a user-defined function. The results indicate that the general liquid water flooding process inside of this type of cathode design can be classified into three phases (the porous layer phase, the channel phase, and the drainage phase), and the details of liquid water behavior during this flooding process can be well understood and explained using the air–liquid interaction. Also, a liquid water avalanche phenomenon was discovered in this type of cathode design. Copyright © 2011 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations31
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Energy ResearchMême sujetFuel Cells and Related MaterialsTravaux en français237 207