MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2315016772 · doi:10.1149/05002.0221ecst

Lattice Boltzmann Modeling of the Effective Thermal Conductivity of an Anisotropic Gas Diffusion Layer in a Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell with Residual Water

2013· article· en· W2315016772 sur OpenAlexafffund
J. Yablecki, James Hinebaugh, Aimy Bazylak

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoCompute Canada
Mots-clésProton exchange membrane fuel cellLattice Boltzmann methodsElectrolyteMaterials scienceThermal conductivityAnisotropyThermal diffusivityThermal conductionPolymerSaturation (graph theory)Gaseous diffusionComposite materialMembraneChemical engineeringThermodynamicsChemistryFuel cells

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present work, the anisotropic effective thermal conductivity of the gas diffusion layer (GDL) of a polymer electrolyte membrane (PEM) fuel cell is determined using a thermal lattice Boltzmann model. Using saturation patterns obtained from three-dimensional (3-D) pore network modeling simulations with invasion percolation, the thermal conductivity of the GDL containing liquid water is determined. For a GDL modeling domain with a total saturation of 24.4% (flooded inlet condition), increases of 20.8% and 5.4% are noted for the through-plane and in-plane thermal conductivities, respectively. As the GDL plays an important role in thermal and water management within a PEM fuel cell, the simulated thermal conductivities determined in this work can provide insight into the effect of the GDL on the thermal management required for improved PEM fuel cell performance.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,447

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS TransactionsMême sujetLattice Boltzmann Simulation StudiesTravaux en français237 207