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Enregistrement W2206730708 · doi:10.1149/ma2015-02/1/118

Precision Engineering of Co-Laminar Flow Cells for Electrochemical Energy Conversion

2015· article· en· W2206730708 sur OpenAlexaffabout
Marc‐Antoni Goulet, Erik Kjeang

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaminar flowMaterials scienceElectrochemical energy conversionElectrochemical cellSeparator (oil production)ElectrochemistryElectrodeChemical engineeringNanotechnologyChemistryThermodynamicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most electrochemical cells used for energy conversion utilize a physical separator such as an ionomer membrane to keep reactants separated and prevent a mixed potential from reducing energy efficiency. A new class of electrochemical cell achieves this separation by design of channel dimensions such that reactant flows remain laminar. These co-laminar flow cells (CLFC)1,2, which include both fuel cells and flow batteries, are generally microfluidic and constrained in operation by the diffusion time of reactants across the channel. Due to their small scale and lack of a membrane, these co-laminar flow cells are both simpler and lower cost devices which make them well suited as an experimental platform for understanding electrochemical energy conversion. The cells in this study are based on flow-through porous carbon electrodes with vanadium redox reactants dissolved in sulfuric acid as both fuel and oxidant. This presentation reveals some of the advancements made with these cells over the past year and the lessons learned which may be applied to larger scale conventional flow batteries and fuel cells. Some of the topics to be discussed include electrode enhancement to improve the limiting reaction rate, supported by both ex situ and in situ characterization of the flow-through porous electrodes. Reaction kinetics are studied using a custom-developed three-electrode analytical cell for electrochemical analysis of flow-through porous electrodes. Multiphysics modeling work based on this characterization provides insight into some of the design principles which can be used to maximize the power density of these devices. Acknowledgements Funding for this research provided by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), Canada Foundation for Innovation, and British Columbia Knowledge Development Fund is highly appreciated. References: 1. Goulet, M.-A. & Kjeang, E. Co-laminar flow cells for electrochemical energy conversion. J. Power Sources 260,186–196 (2014). 2. Kjeang, E. Microfluidic Fuel Cells and Batteries. (Springer, 2014).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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