Modeling the Effective Thermal Conductivity of an Anisotropic Gas Diffusion Layer in a Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell
Notice bibliographique
Résumé
In this paper the anisotropic effective thermal conductivity of the gas diffusion layer (GDL) of polymer electrolyte membrane fuel cell is determined using the two- and three-dimensional two-phase conjugate fluid-solid thermal lattice Boltzmann model. Using stochastic reconstructions of the GDL, the effective thermal conductivity is evaluated in the through-plane and in-plane directions. It is shown that the anisotropic structure of the GDL results in an anisotropic thermal conductivity, with a higher value for the in-plane thermal conductivity than the through-plane thermal conductivity. We show that the two-dimensional in-plane simulations provided reasonable estimates of the thermal conductivity at a significantly lower computational cost than the three-dimensional simulations. Adding the third dimension, however, dampens the effect of structure randomness and reduces the variance in the predicted data points. The predicted values of effective through-plane thermal conductivity from two-dimensional simulations are almost one order of magnitude smaller than those predicted from three-dimensional simulations. The fibers are better connected in the three-dimensional reconstructed structures, which create a preferential path for heat transport, and thus a higher effective thermal conductivity. The predicted values of effective thermal conductivity are in good agreement with previously reported values in the literature.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».