Investigation of Gas Diffusion Layer Properties Using X-Ray Microtomography
Notice bibliographique
Résumé
An essential part of proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) is the gas diffusion layer (GDL), which provides pathways for by-products to be removed from PEMFCs. One of the main properties of GDLs is porosity. The two widely used experimental methods for finding the porosity of GDLs are mercury intrusion porosimetry (MIP) and method of standard porosimetry (MSP). In addition to these methods, the porosity of GDLs can be calculated based on the high resolution 3D images that are acquired using X-ray microtomography (μXCT) as shown in recent studies (e.g., [7,12]). Despite the general success of using μXCT to measure GDL porosity, different porosity values have been reported for similar GDLs. These variations are due to different assumptions made for determining the surface of the sample, and hence, its external dimensions. In this research, current methods used for calculating porosity of GDLs from μXCT images are discussed, and a new surface identification method based on a rolling ball algorithm is introduced. The main advantage of this new method is that variations in surface topology or roughness are taken into account when calculating porosity. The new method is not only applicable to GDLs, but can be applied to characterize a wide range of highly porous media.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».