MATHEMATICAL MODELING OF PEM FUEL CELL CATHODES: COMPARISON OF FIRST-ORDER AND HALF-ORDER REACTION KINETICS
Notice bibliographique
Résumé
Mathematical modeling helps researchers to understand the transport and kinetic phenomena within fuel cells and their effects on fuel cell performance that may not be evident from experimental work.In this thesis, a 2-D steady-state cathode model of a proton-exchangemembrane fuel cell (PEMFC) is developed.The kinetics of the cathode half-reaction were investigated, specifically the reaction order with respect to oxygen concentration.It is unknown whether this reaction order is one or one half.First-and half-order reaction models were simulated and their influence on the predicted fuel cell performance was examined.At low overpotentials near 0.3 V, the half-order model predicted smaller current densities (approximately half that of the first-order model).At higher overpotentials above 0.5 V, the predicted current density of the half-order model is slightly higher than that of the first-order model.The effect of oxygen concentration at the channel/porous transport layer boundary was also simulated and it was shown the predicted current density of the first-order model experienced a larger decrease (~10-15% difference at low overpotentials) than the half-order model.Several other phenomena in the cathode model were also examined.The kinetic parameters (exchange current density and cathode transfer coefficient) were adjusted to assume a single Tafel slope, rather than a double Tafel slope, resulting in a significant improvement in the predicted fuel cell performance.Anisotropic electronic conductivities and mass diffusivities were added to cathode model so that the anisotropic structure of the porous transport layer was taken into account.As expected, the simulations showed improved performance at low current densities due to a higher electronic conductivity in the in-plane direction and decreased performance at high current densities due to smaller diffusivities.Additionally, the concentration overpotential was accounted for in the model; however it had little influence on the simulation results.
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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 ».