Impact of Ionomer Content on Proton Exchange Membrane Fuel Cell Performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effect of Nafion ionomer content on performance of a proton exchange membrane (PEM) fuel cell operated with home‐made anodic and cathodic electrodes fabricated from a novel metal organic framework (MOF) derived Pt‐based electrocatalyst was investigated via numerical simulation and experimental measurement. First, the parameter sensitivity analysis was performed to identify the most influential parameters of the model. Then, these parameters were calibrated for different fuel cell designs investigated in the current study by employing the corresponding experimental data. Afterwards, the calibrated model was used to examine the impact of Nafion content in the catalyst layer of home‐made electrodes. Finally, the qualitative trend predicted by this model was experimentally surveyed by varying the Nafion content between 10–50 wt.% in the catalyst layer of home‐made electrodes. At the anode side, the performance of home‐made electrode in a PEM fuel cell demonstrated small dependency on Nafion content. For the cathodic home‐made electrode, Nafion content was found to affect the PEM fuel cell performance more strongly. Although the model could correctly capture the impact of Nafion content on calculated polarization curves, the model predicted optimum values significantly deviate from the experimental results. This was related to the several simplifications made during model development.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».