Nano-Scale Transport Phenomena and Thermal Effect of the PEMFC Electrolyte
Notice bibliographique
Résumé
This paper employed molecular dynamics (MD) simulation to investigate the transport phenomena and thermal effect at nano-scale inside fuel cell electrolyte. The material of the electrolyte was chosen to be Nafion® which is the most commonly used material for proton exchange membrane fuel cell (PEMFC). The transport of protons inside the electrolyte is one of the major issues that influencing the fuel cell performance. The structure of the Nafion® includes carbon-fluorine back bones and side chains (with SO3− attached at the end). Simulation results show that the transport of protons was confined to some specific regions. These specific regions (hydrophilic phase region) consist of water molecules, protons and sulfonated acid groups. Different hydration levels (3, 61.25, 9 and 15.375 H2O/SO3−) was also studied to test the sensitivity of the electrolyte water content on proton conduction. Higher water content shows greater proton mobility due to the larger water cluster size and more water clusters. The influence of the temperatures (333K, 343K and 353K) on proton mobility was due to different sizes of hydrophilic phase regions. Diffusion coefficients at various operation conditions were also evaluated and showed satisfactory agreement with the published experimental data.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».