Analytical Modeling and Experimental Study of Thermal Conductivity of Catalyst Layer of Polymer Electrolyte Membrane (PEM) Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
In a PEM fuel cell, waste heat generation occurs due to: 1) reversible heat of the electrochemical reaction in catalyst layer, 2) irreversible heat due to losses caused by over-potential in catalyst layer, 3) latent heat due to phase change in cathode catalyst layer, and 4) joule heating in all of the fuel cell components including catalyst layer. The mentioned heat sources induce local temperature variations inside fuel cells, which, in turn, highly affect their drying, flooding, and degradation. Accordingly, detailed knowledge about the in situ temperature distribution in PEM fuel cells is essential for efficiently managing water and heat in these systems as well as for minimizing their degradation. A temperature distribution can be obtained through comprehensive structural models for thermal conductivity of different components. The thermal conductivity of PEM fuel cell gas diffusion layers (GDL) is well understood, and some experimental data on thermal conductivity of other components have been provided in literature. However, the thermal conductivity of the catalyst layer, where most of the heat generation modes occur, is still unknown. Accordingly, this work is concerned with structural modeling of this property through a unit cell approach. A detailed geometrical model is developed based on the real microstructural properties of the catalyst layer, and unit cells of various scales are developed. Then, the thermal conductivities of various unit cells are modeled in a mechanistic manner and are interconnected to and integrated with each other to yield the effective thermal conductivity of the whole catalyst layer. In addition to modeling, catalyst layers with different compositions are produced via precise micro-fabrication techniques, their thermal conductivity is tested by transient plane source and guarded heat flux methods, and the experimental values are used to tune and validate the model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».