Condensation in PEM Fuel Cell Gas Diffusion Layers: A Pore Network Modeling Approach
Notice bibliographique
Résumé
A two-dimensional dynamic pore network model is developed and employed to simulate the through-plane transport of liquid water originating from condensation in hydrophobic gas diffusion layers (GDLs) for polymer electrolyte membrane (PEM) fuel cells. The model tracks viscous and capillary forces over a range of specified condensation rates and nucleation positions. A simplified mass transport assumption of a uniform water vapor flux between the cathode catalyst layer and the liquid water cluster allows for a computationally inexpensive model. Stochastically generated steady-state saturation profiles are compared to investigate the effects of nucleation position, channel rib presence, coalescence assumptions, and condensation rates on liquid water distribution. Results indicate that GDL saturation conditions become increasingly more desirable as nucleation sites are placed further away from the catalyst layer, and saturation profiles are significantly higher when nucleation is adjacent to a hydrophobic rib compared to the gas channel or a hydrophilic rib. Meanwhile, the trapping assumption that affects liquid water coalescence in small throats has little impact on saturation patterns but has a large impact on the system’s viscous forces. Finally, the model can predict the limiting water cluster growth rates of capillary dominated growth for a given pore network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».