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Enregistrement W2325740555 · doi:10.1017/s1727719100001325

A Study on Mass Transfer in the Cathode Gas Channel of a Proton Exchange Membrane Fuel Cell

2007· article· en· W2325740555 sur OpenAlexaff
King-Tsai Jeng, Chih‐Yung Wen, Lê Đức Anh

Notice bibliographique

RevueJournal of Mechanics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass transferProton exchange membrane fuel cellSherwood numberCathodeCurrent (fluid)MechanicsWater vaporMaterials scienceStoichiometryOxygenThermodynamicsFlow (mathematics)Limiting oxygen concentrationAnalytical Chemistry (journal)ChemistryMembraneChromatographyPhysicsTurbulenceNusselt number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A two-dimensional, transient mathematical model for the mass transfer of a reactant gas in the cathode gas channel of a PEMFC is developed. This model accounts concurrently for gas flow and multicomponent species (oxygen, water vapor and nitrogen) transport in the gas channel at specified cell current densities. The governing equations along with the boundary and initial conditions are solved numerically by using finite-difference methods. The numerical results show that the oxygen and water vapor concentrations in the gas channel are strong functions of stoichiometry. However, at a fixed stoichiometry, the current density has only a slight influence on the concentration variations. The fully-developed Sherwood number for oxygen mass transfer in the gas channel was found to be 6.0, which agrees well with the Sherwood number estimated from the correlation between mass and heat transfer. The current mathematical model and numerical results are confirmed by the experimental verification of the location of first appearance of liquid water at the channel/GDL interface.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,212 · 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'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

Citations5
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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