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Enregistrement W2260938987 · doi:10.1149/ma2015-01/26/1545

Analytical Modeling and Experimental Study of Thermal Conductivity of Catalyst Layer of Polymer Electrolyte Membrane (PEM) Fuel Cells

2015· article· en· W2260938987 sur OpenAlexaff
Mohammad Ahadi, Mehdi Andisheh-Tadbir, Mickey Tam, Jürgen Stumper, Majid Bahrami

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensAutomotive Fuel Cell Cooperation (Canada)Simon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal conductivityMaterials scienceProton exchange membrane fuel cellChemical engineeringThermal conductionElectrolyteLayer (electronics)CatalysisComposite materialChemistryElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, 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'admission1
Résumé présentoui

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