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Enregistrement W2273738304 · doi:10.1149/ma2014-01/11/562

Modeling of Water Sorption and Swelling in Polymer Electrolyte Membranes

2014· article· en· W2273738304 sur OpenAlexaff
Motahareh Safiollah, Pierre-Éric Alix Melchy, Michael Eikerling

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteSwellingSorptionMaterials scienceThermodynamicsPolymerMembraneWater transportProton transportChemistryChemical engineeringComposite materialAdsorptionWater flowPhysical chemistryElectrodeGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy conversion in polymer electrolyte fuel cells depends on the ability of the polymer electrolyte membrane (PEM) to transport protons from anode to cathode. The PEM, in turn, requires sufficient hydration for efficient proton conduction. The water content is the main thermodynamic variable to characterize the state of a PEM. It determines structure formation, proton conductivity and mechanical response of the membrane. As a result, a consistent description of water sorption and swelling under relevant conditions of PEFC operation is essential for the understanding of transport properties, performance, and degradation phenomena in PEM. We present a theoretical model of water sorption and swelling in PEMs [1]. The model employs conditions of thermal, electrochemical and mechanical equilibrium of water in the porous network. The single pore model relates the charge density, σ0, at the pore walls to a microscopic swelling parameter, η. The single pore model is expanded to an ensemble model using a statistical distribution function of the surface charge density, n(σ0). The volumetric expansion of the PEM can be expressed as a convolution integral, [equation attached as a picture, equation 1] normalized to the dry volume of the PEM, V 0. Furthermore, we obtain microscopic statistical distributions of pore size and elastic pressure in pores. We performed an extensive parametric study. Water sorption and swelling behaviour of the PEM are sensitive to variations in ion exchange capacity, IEC, and elastic modulus, G. They are rather insensitive to variation in external gas pressure. Freger [2] proposed that the deformation of pore walls is isotropic in the plane perpendicular to the stress caused by the expanding water domains. We have evaluated different deformation scenarios corresponding to anisotropic expansion of pore walls or uniaxial stretching of ionomer bundles. The anisotropic deformation scenario shows the best agreement with experimental sorption data [3, 4], as shown in Figure 1. The best result is obtained with a microscopic elastic modulus of 380 MPa. The statistical distributions of pore size and elastic pressure at pore walls are shown in Figure 2a and b, respectively. The model can be applied to the analysis of water sorption in a PEM that is undergoing degradation (Figure 3). Figure 3a shows water sorption isotherms after 0, 80 and 280 days. The data were extracted from a study of Gebel et al.[5]. The total water content decreases because of the decrease in IEC and increase in elastic modulus of the membrane. Surface charge density distributions corresponding to the water sorption isotherms are shown in Figure 3b. The model-based analysis suggests that the total number of pores decreases while the statistical distribution is shifting to pores with larger surface charge density. References: [1] M.Eikerling and P.Berg, Soft Matter, (2011) [2] V. Freger, Polymer, (2002) [3] T.A. Zawodzinski et al., J.Phys. Chem (1991) [4] L. Maldonado et al., J. Membrane Science (2012) [5] F.M.Collette, et al., Membrane Science (2013)

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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