Understanding Transport Phenomena in Perfluorosulfonic-Acid Membranes
Notice bibliographique
Résumé
One of the keys to optimizing polymer-electrolyte-fuel-cell performance is understanding its transport phenomena. This is especially important for the proton-exchange membrane, which helps to control the water management within the cell, an integral aspect for optimal cell performance. Typical fuel-cell membranes are perfluorosulfonic-acid based and are essentially random copolymers that phase separate into hydrophilic domains for water and ion movement supported by a hydrophobic backbone phase. We have previously shown that water transport and uptake at the nano- and macroscale is similar and relatively fast in membranes, especially at higher humidities.1,2 Once water crosses the membrane interface, time-resolved studies show that changes at the nano and macroscale scales occur almost simultaneously. Unlike water incorporation, proton conduction depends not just on the domains but also their interconnectivity. Time-resolved studies such as that in Figure 1, show that unlike the water incorporation, there is more of a time delay due to reorientation of the domains and the transport pathways. In this talk, such issues will be discussed. In particular is the need to explore the structure-function relationships for the transport properties and the critical aspects that the membrane interface plays in controlling transport. In addition to experimental results, a model methodology will be presented to explore proton conductivity. In the model, we propose a macroscopic treatment that utilizes data on the nanoscale relating to membrane morphology and physically relevant phenomena,3 but in a framework that still allows for easy incorporation into cell-level fuel-cell models. Extensions of the analysis and phenomena to the thin-film regime, which is critical for fuel-cell catalyst layers, will also be presented. Acknowledgements We thank Steve Hamrock, Mike Yandrasits, and Greg Haugen at 3M for providing membranes and discussion; This work made use of facilities at the Advanced Light Source (ALS), supported by the Office of Science, Office of Basic Energy Sciences, of the U.S. Department of Energy. This work was funded by the Assistant Secretary for Energy Efficiency and Renewable Energy, Fuel Cell Technologies Office, of the U. S. Department of Energy under contract number DE-AC02-05CH11231. References 1 Gi Suk Hwang, Dilworth Y. Parkinson, Ahmet Kusoglu, Alastair A. MacDowell, and Adam Z. Weber, ACS Macro Letters, 2, 288-291 (2013). 2 Daniel S. Hussey, Dusan Spernjak, Adam Z. Weber, Rangachary Mukundan, Joseph Fairweather, Eric L. Brosha, John Davey, Jacob S. Spendelow, David L. Jacobson, and Rodney L. Borup, J. Appl. Phys., 112, 104906 (2012). 3 Ahmet Kusoglu, Suchol Savagatrup, Kyle T. Clark, and Adam Z. Weber, Macromolecules, 45 (18), 7467-7476 (2012). Figure 1
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».