Effect of Water Sorption on the Electronic Conductivity of Porous Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell Catalyst Layers
Notice bibliographique
Résumé
A method is described for measuring the effective electronic conductivity of porous fuel cell catalyst layers (CLs) as a function of relative humidity (RH). Four formulations of CLs with different carbon black (CB) contents and ionomer equivalent weights (EWs) were tested. The van der Pauw method was used to measure the sheet resistance (RS), which increased with RH for all samples. The increase was attributed to ionomer swelling upon water uptake, which affects the connectivity of CB aggregates. Greater increases in RS were observed for samples with lower EW, which uptake more water on a mass basis per mass ionomer. Transient RS measurements were taken during absorption and desorption, and the resistance kinetics were fit using a double exponential decay model. No hysteresis was observed, and the absorption and desorption kinetics were virtually symmetric. Thickness measurements were attempted at different RHs, but no discernible changes were observed. This finding led to the conclusion that the conducting Pt/C volume fraction does not change with RH, which suggests that effective medium theory models that depend on volume fraction alone cannot explain the reduction in conductivity with RH. The merits of percolation-based models were discussed. Optical micrographs revealed an extensive network of "mud cracks" in some samples. The influence of water sorption on CL conductivity is primarily explained by ionomer swelling, and its effects on the quantity and quality of interaggregate contacts were discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».