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Enregistrement W2338612408 · doi:10.1149/ma2014-01/18/809

Understanding Membrane Degradation Mechanisms Under Heavy Duty Fuel Cell Conditions: A Multi-Disciplinary Approach

2014· article· en· W2338612408 sur OpenAlexaffabout
Kourosh Malek, Erik Kjeang, Steven Holdcroft, Michael Eikerling, Ned Djilali, Shanna Knights

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of VictoriaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDegradation (telecommunications)Context (archaeology)Environmental scienceEngineeringProcess engineeringComputer scienceElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Automotive Partnership of Canada (APC) project on Next-Gen Heavy Duty Fuel Cell Buses is a government supported three-year project dedicated to research and product development of next generation heavy duty fuel cell buses in Canada (www.apc-hdfc.ca). The project represents a collaborative effort between Ballard Power Systems, Simon Fraser University and University of Victoria in British Columbia, Canada. The overarching objective is fundamental understanding of membrane degradation mechanisms, degradation rates, and failure modes under drive cycles and conditions that are typical for heavy duty vehicle operation. The aim is to help develop next generation fuel cell technology that is equivalent to or surpasses incumbent diesel engines in terms of durability and reliability, while reducing capital and warranty costs. In order to develop new durable membrane technologies and devise mitigation strategies to reach desired membrane lifetime, empirical and physical models need to be developed and employed. In this context, understanding the relationship between operation mode and membrane degradation under heavy duty fuel cell conditions is of vital importance. Apart from mechanical degradation such as thinning and pinhole formations, chemical and electrochemical degradation could also take place in perfluorosulfonated acid (PFSA) ionomer membranes. Due to complexity of the underlying processes, degradation mechanisms and their dependence on relevant operating conditions are not generally well established. We present results from an extensive effort that integrates multi-scale, multi-disciplinary modeling with large–scale accelerated degradation testing data. Results are analysed in view of the relative importance of various membrane degradation mechanisms via various chemical and mechanical processes. The versatile multi-scale modeling framework includes structure formation at molecular/meso-scales, water sorption characteristics, kinetics, as well as continuum modelling of chemical and mechanical degradation processes. References [1] F. de Bruijn, et al., Fuel Cells 8(1), 2008, 3–22 [2] Cheng Chen, T. F. Fuller, Modeling of Hydrogen Peroxide Formation in PEMFCs, Electrochim. Acta, 54, 3984-3995 (2009). [3] N. Macauley, L. Ghassemzadeh, C. Lim, M. Watson, J. Kolodziej, M. Lauritzen, S. Holdcroft, E. Kjeang, “Pt Band Formation Enhances the Stability of Fuel Cell Membranes”, ECS Electrochemistry Letters, 2(4) (2013) F1-F3. [4] L. Ghassemzadeh, S. Holdcroft, "Quantifying the structural changes of PFSA ionomer upon reaction with hydroxy radicals”, JACS, 2013, 135 (22) (2013), 8181-8184. [5] R. M.H. Khorasany et al., “On the Constitutive Relations for Catalyst Coated Membrane Applied to In-Situ Fuel Cell Modeling”, 2013, submitted. Fig. 1: APC project on heavy duty bus fuel cells (www.apc-hdfc.ca).

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)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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