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Enregistrement W2155993752 · doi:10.1115/1.4031423

Experimental Analysis of a Small-Scale Flowing Electrolyte–Direct Methanol Fuel Cell Stack

2015· article· en· W2155993752 sur OpenAlexaff
Yashar Kablou, Cynthia A. Cruickshank, Edgar Matida

Notice bibliographique

RevueJournal of Fuel Cell Science and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStack (abstract data type)ElectrolyteMethanolVolumetric flow rateDirect methanol fuel cellMethanol fuelMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)NafionMembraneChemistryChemical engineeringChromatographyAnodeElectrodeThermodynamicsElectrochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A small-scale five-cell flowing electrolyte–direct methanol fuel cell (FE-DMFC) stack with U-type manifold configuration and parallel serpentine flow bed design was studied experimentally. The active area of a single cell was approximately 25 cm2. For every stack cell, diluted sulphuric acid was used as the flowing electrolyte (FE) which was circulated through a porous medium placed between two Nafion® 115 polymer electrolyte membranes. The stack performance was studied over a range of several operating conditions, such as temperature (50–80 °C), FE flow rate (0–17.5 ml/min), methanol concentration (0.5–4.0 M), and methanol solution flow rate (10–20 ml/min). In addition, the stack cell to cell voltage variations and the effects of the FE stream interruption on the output voltage were investigated at various operating loads. Experimental results showed that utilization of the FE effectively reduced methanol crossover and improved the stack power output. It was found that increasing the FE flow rate enhanced the stack capability to operate at higher inlet methanol concentrations without any degradation to the performance. The results also demonstrated that the stack power output can be directly controlled by regulating the FE stream especially at high operating currents.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,226 · 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'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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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