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Enregistrement W2273888141 · doi:10.1149/ma2015-01/28/1662

Improvement of the Process Model for the Ohmic Loss of the Proton Exchange Membrane Fuel Cell

2015· article· en· W2273888141 sur OpenAlexaff
Seyed Mohammad Rezaei Niya, Ryan K. Phillips, Mina Hoorfar

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProton exchange membrane fuel cellOhmic contactProcess (computing)CatalysisWater transportElectrical impedanceMembraneChemistryFlux (metallurgy)Layer (electronics)Equivalent circuitMechanicsMaterials scienceThermodynamicsChemical engineeringControl theory (sociology)EngineeringNanotechnologyComputer sciencePhysicsVoltageElectrical engineeringMetallurgyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The process model is defined as an analytical solution for the governing equations of an electrochemical system which is used to predict the impedance characteristics of the system and identify the relation between different parts of the measured impedances and physicochemical properties and operating conditions [1, 2]. Despite various attempts made towards presenting a process model for proton exchange membrane (PEM) fuel cells, no complete process model is introduced yet [1, 3]. We have focused on developing such a process model by separately modeling the three losses: ohmic, activation, and mass transport. Our first process model of the ohmic loss [3] required an estimation of the water concentration in the catalyst layer which cannot be readily determined experimentally. Moreover, while the water transport in the catalyst layer was considered in the governing equations of the membrane, the water flux from the membrane towards the catalyst layer was not considered in the water flux equation of the catalyst layer. In this study, the ohmic-loss model presented before is improved by calculating the water concentration in the catalyst layer from other inputs as well as considering the water flux from the membrane in the catalyst layer equation. In the new model, the equivalent circuit extracted from the theoretical relation determined for the impedance of the ohmic loss still has the same format as the model presented before [3] (see Figure 1). However, the elements of the equivalent circuit have different theoretical definitions. In the following equations, subscripts m, cl, and GDL represent the membrane, catalyst layer and cathode gas diffusion layer properties, respectively. l, D, M, F, T and j denote the thickness, diffusion coefficient, molecular mass, Faraday’s constant, temperature and current density, respectively. ρ, σ and λpresent the density, electrical conductivity and water content, respectively. Also, a = 0.5193 exp(1268(1/303-1/T)) b = 0.326 exp(1268(1/303-1/T)) α = 2.5/(22F) β = ρmDm/Mm The model is compared against the measured impedances obtained for a 7.98-cm2cell operated at the 90% relative humidities for the anode and cathode, three different temperatures (65 °C, 70 °C and 75 °C), and two potentials (0.7 V and 0.75 V). The measured impedances are reported in the frequency span of 10-0.01 Hz as the ohmic loss is dominant in this range [3]. The results in Figure 2 show an excellent agreement between the theoretical predictions and the measured impedances. References S.M. Rezaei Niya, M. Hoorfar, J. Power Sources, 240, 281 (2013). P. Agarwal, M. Orazem, J. Electrochem. Soc., 139, 1917 (1992) S.M. Rezaei Niya, M. Hoorfar, Electrochimica Acta, 120, 193 (2014). Figure 1

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,205 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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