Numerical and Experimental Analyses on Deviated Concentration Loss with Alkaline Anion-Exchange Membrane Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
The polarization curves of low-temperature fuel cells, such as polymer electrolyte membrane fuel cells, typically have three distinct regimes dictated by certain limiting factors. These kinetic, ohmic, and concentration-loss regimes have overpotentials that are dictated by electrochemical activation, ohmic loss, and reactant concentration, respectively. However, a peculiar polarization curve with a deviated concentration loss regime was recently presented for alkaline anion-exchange membrane fuel cells (AEMFCs), and the cause of this deviation remains unknown to date. In this work, a 2D, steady-state H 2 /O 2 model was developed to simulate transport and reactions in an AEMFC in order to explore the origin and mechanism of deviations in the polarization curve. According to the model, the charge transfer and hydroxyl ion transport resistances in the cathode catalyst layer were rate-limiting factors and contributed to the deviated concentration loss above ∼450 mA cm –2, which was observed in baseline simulations. Improving water management in the cathode catalyst layer was found to be an effective strategy for mitigating the deviated concentration loss and enhancing cell performance, potentially enabling high-performance AEMFCs in the future.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».