Modelling of Proton Density Distribution in Active Nanopores of Fuel Cell Catalyst Layers
Notice bibliographique
Résumé
Proton density and mobility in porous electrodes determine the proton conductivity as well as the rates of interfacial electrochemical processes. In the case of polymer electrolyte fuel cells (PEFCs), the foremost practical objective is to design porous electrodes or catalyst layers with high performance at markedly reduced platinum loading. Achieving this objective demands an understanding of the impact of composition and porous structure as well as surface structure and charging properties of pore walls on the proton density distribution 1 . In the presented work, we consider simple pore geometries to study the concerted effects of ionomer structure and metal charging properties on proton density in nanopores. The approach employs Poisson-Nernst-Planck theory 2, 3 . The basic model system is a cylindrical pore confined by an ionomer shell. The core to consist of a solid metal rod and the gap space between the core and the ionomer shell is filled with water. The set of ordinary differential equations for proton density and reaction in these model structures is formulated and solved. Solutions are analysed by comparing potential and proton density distributions for varying pore geometries and charging properties at interfaces. The effectiveness factor of catalyst utilization is calculated to evaluate the electrocatalytic performance at the pore level 4, 5 . References [1] A.Weber et al., J. Electrochem. Soc. 161(12), (2014), F1254-F1299 [2] R.Coalson and M.Kurnikova, Biological membrane Ion channels, Chap 13, Springer, NewYork (2001) [3] K.Chan and M.Eikerling, J. Electrochem. Soc. 158(1), (2011), B18-B28. [4] K.Chan and M.Eikerling, J. Electrochem. Soc. 159(2), (2012), B155-B164 [5] A.Bonnefont, F.Argoul, and M.Z.Bazant, J. Electroanal. Chem., 500, 52, (2011
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».