Incorporation of the Stefan-Maxwell Multicomponent Diffusion Model into a Pore Network Model of the PEMFC Electrode
Notice bibliographique
Résumé
Polymer electrolyte membrane fuel cells are one of the best candidates to replace internal combustion engines. The key requirement for commercial success of PEMFCs is to demonstrate optimal performance at high current density. However, because of liquid water generation, the power density is reduced by mass transport limitations at the cathode. Accordingly, precise modeling of mass transfer inside the porous structure of fuel cell electrodes is crucial. Ordinary diffusion is the most commonly considered diffusion model for PEMFC in the literature. In most of these studies, the gas transport is considered as a binary system of oxygen diffusing through nitrogen (and sometimes water vapor). However, realistic simulation of fuel cell operation requires simultaneous modeling of both oxygen and water vapor transport in a stagnant film of nitrogen. In multicomponent diffusion, the fluxes of all of the species are important to consider since they might affect the diffusive transport of the other species. A pore network modeling has been developed using the Stefan-Maxwell approach, to simulate the diffusion of gases mixtures inside fuel cell electrodes. Pore network models (PNM) provide an alternative approach for the continuum modeling in porous media. Rather than using finite element models of transport in the pore space, PNMs use pore-to-pore nodal balances to model species transport. They also enable the structural properties of the porous material to be incorporated directly into the model, rather than through constitutive relationships. The SM model is notoriously difficult to solve numerically for pore networks, but some simplifications and solution schemes have been proposed in the literature [1,2] based on decomposing Jacobian matrix of the equations, which are less computationally expensive. In this work, these methods have been evaluated to determine an appropriate solution algorithm for the pore network. These advantages come at the expense of rigorous transport phenomena calculations since some simplification to the SM model are made. References 1. Wood, J., L. Gladden, and F. Keil, Chemical Engineering Science, 2002. 57(15): p. 3047-3059. 2. Rieckmann, C. and F.J. Keil, 1997. 36(8): p. 3275-3281. Acknowledgements This work was funded by AFCC and the NSERC CRD program.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».