(Invited) Measuring and Modeling Transport Processes in Porous Electrodes
Notice bibliographique
Résumé
The porous materials found inside fuel cells and other electrochemical devices differ substantially from the traditional porous media studied by geologists and reservoir engineers (i.e. rock, sand and soil). The list of challenging features of porous electrode materials is long: they can be extremely thin, nanoporous, electrically conductive, anisotropic, highly porous, fibrous, multilayered, fractured, compressible, and not self-supporting. As such, the standard set of experimental tools and modeling techniques are not always suitable or applicable. In this tutorial, progress made in porous materials characterization in the fuel cell field over the past decade will be summarized, but this tutorial will be of interest to workers in any application involving engineered porous materials. Specific topics will include pore phase measurements of effective diffusivity and permeability, solid phase measurements such as electronic and thermal conduction, multiphase flow related processes such as capillary pressure curves and breakthrough conditions, as well as pore space characterization techniques such as porosity, pore size distributions, and X-ray tomography. The role and value of the various transport parameters will also be discussed in relation to modeling and simulation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».