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Enregistrement W2139213936 · doi:10.1149/2.061304jes

A Semi-Empirical Two Step Carbon Corrosion Reaction Model in PEM Fuel Cells

2013· article· en· W2139213936 sur OpenAlexaff
A. P. Young, Vesna Colbow, David J. Harvey, E. Rogers, Silvia Wessel

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensBallard Power Systems (Canada)
Organismes subventionnairesU.S. Department of Energy
Mots-clésCorrosionProton exchange membrane fuel cellCarbon fibersChemistryPlatinumElectrolyteCatalysisCarbon monoxideInorganic chemistryDissolutionMaterials scienceChemical engineeringElectrodeComposite materialOrganic chemistryComposite numberPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cathode CL of a polymer electrolyte membrane fuel cell (PEMFC) was exposed to high potentials, 1.0 to 1.4 V versus a reversible hydrogen electrode (RHE), that are typically encountered during start up/shut down operation. While both platinum dissolution and carbon corrosion occurred, the carbon corrosion effects were isolated and modeled. The presented model separates the carbon corrosion process into two reaction steps; (1) oxidation of the carbon surface to carbon-oxygen groups, and (2) further corrosion of the oxidized surface to carbon dioxide/monoxide. To oxidize and corrode the cathode catalyst carbon support, the CL was subjected to an accelerated stress test cycled the potential from 0.6 V RHE to an upper potential limit (UPL) ranging from 0.9 to 1.4 V RHE at varying dwell times. The reaction rate constants and specific capacitances of carbon and platinum were fitted by evaluating the double layer capacitance (Cdl) trends. Carbon surface oxidation increased the Cdl due to increased specific capacitance for carbon surfaces with carbon-oxygen groups, while the second corrosion reaction decreased the Cdl due to loss of the overall carbon surface area. The first oxidation step differed between carbon types, while both reaction rate constants were found to have a dependency on UPL, temperature, and gas relative humidity.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations63
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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