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Enregistrement W2338618494 · doi:10.1149/ma2014-02/21/1083

The Impacts of Cathode Catalyst Layer Morphology on PEMFC Design

2014· article· en· W2338618494 sur OpenAlexaboutno aff
A. P. Young, Vesna Colbow, Derek Cheng, Siyu Ye, Silvia Wessel

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDurabilityProton exchange membrane fuel cellOperating temperatureMaterials scienceElectrolyteIonomerCathodePorosityChemical engineeringProcess engineeringComposite materialEngineeringChemistryPolymerElectrical engineeringFuel cells

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Commercializing polymer electrolyte membrane fuel cells (PEMFC) is ultimately a matter of achieving the necessary cost for market penetration. Cost is a function of materials, manufacturability, performance, and durability. Performance and durability targets have been set by the DOE [1] to provide guidance and focus to the PEMFC industry for specific applications such as the automotive sector. Since both performance and durability are heavily dependent on operating conditions, PEMFC design will be strongly dependent upon the specific requirements of any given commercial application. Designing PEMFCs for applications with narrow operating windows (eg. low or high RH) is a relatively simple task; however, most commercial applications have performance/durability requirements that must be met across a wide range of operating conditions. Cathode catalyst layer morphology is one of the dominating factors for achieving the performance and durability required for many applications; therefore, understanding how manufacturing impacts the catalyst layer morphology and the resulting performance under a wide range of operating conditions is important for designing commercial PEMFCs. Results & Discussion Aside from catalyst activity the cathode catalyst layer performance is dictated completely by the mass transport of protons (proton conductivity), oxygen (gas diffusivity), and water (gas & liquid permeability) [2-4]. Figure 1 shows the balance between proton conductivity and catalyst layer porosity as a function of ionomer loading. Figure 1 – Maximum performance obtained at 30wt% ionomer content with a balance between proton conductivity and gas porosity. Understanding the processes and variables required to control these mass transport parameters is necessary for proper PEMFC design [5-6]. Table 1 outlines several processes and design variables that help control mass transport through the cathode catalyst layer and have therefore had an impact on both performance and durability. Table 1 – Design variables that affect key functions for PEMFC performance. A study was conducted investigating several of these variables, resulting in relationships with mass transport and ultimately performance. These relationships have been used to design a robust catalyst layer that is capable of performing under a wider range of operating conditions compared to previous designs. The goal of this specific design case was to achieve the best attributes of both the top performing MEA over a range of operating conditions and the most durable MEA, in a single design. Starting with a more corrosion resistant catalyst, the performance was increased under a wider range of operating conditions, by improving proton, oxygen, and water mass transport. This was successfully done by utilizing the relationships described above, specifically regarding the types of catalyst and ionomer, the catalyst-ionomer ratio, mixing and coating methodologies and layer contiguity. Acknowledgement The authors would like to acknowledge National Resources Canada (NRCan), National Research Council of Canada (NRC-IRAP), and the US Department of Energy (DOE) for funding various aspects of this work. Reference 1.http://www1.eere.energy.gov/hydrogenandfuelcells/mypp/pdfs/fuel_cells.pdf 2. Egushi, M., Baba, K., Onuma, T., Yoshida, K., Iwasawa, K., Kobayashi, Y., Uno, K., Komatsu, K., Kobori, M., Nishitani-Gamo, M., Ando, T., Polymers, 4, p. 1645 (2012) 3. Xie, J., Xu, F., Wood, D.L., More, K.L., Zawodzinski, T.A., Smith, W.H., Electrochimica Acta 55 p. 7404 (2010) 4. Gode, P., Jaouen, F., Lindbergh, G., Lundblad, A., Sundholm, G., Electrochimica Acta 48 p. 4175 (2003) 5. Mehta, V., Cooper, J.S., J. Power Sources 114, p. 32

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,209 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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