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Enregistrement W2515206912 · doi:10.1149/ma2016-02/38/2836

Correlation Between Crack Initiation and Chemical Decomposition in the Ionomer Membrane of Polymer Electrolyte Fuel Cells

2016· article· en· W2515206912 sur OpenAlexaff
Mohamed El Hannach, Ka Hung Wong, Yadvinder Singh, Erik Kjeang

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneIonomerMaterials sciencePolymerElectrolyteChemical decompositionDegradation (telecommunications)Composite materialChemical engineeringBrittlenessChemical stabilityChemical structureDecompositionChemistryCopolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Membrane stability is an important consideration for the overall durability and lifetime of polymer electrolyte fuel cells. During operating conditions, the ionomer membrane is subjected to chemical degradation due to the formation of radicals and their subsequent attack on the chemical bonds of the polymer [1,2]. The membrane is also subjected to mechanical degradation due to the hygrothermal cycles during operation, which causes the membrane to expand and contract repeatedly leading to the development of cyclic stresses [3,4]. Recent studies show that the mechanical and chemical degradation processes are connected and, once combined, cause accelerated degradation and reduced integrity of the membrane [3–6]. On one hand, the chemical degradation causes a change in the ionomer membrane mechanical properties, transforming it from a ductile material to a brittle material [3]. This transformation makes the membrane less resistant to crack formation and propagation and increases the mechanical damage that can be caused by typical hydrothermal cycles. On the other hand, it was observed that applying compression to the membrane increases the rate of chemical decomposition [7]. Understanding the interaction between the chemical and mechanical degradation processes is therefore an important step in developing more durable membranes and improving the performance and lifetime of the fuel cell. We propose a statistical model to establish a correlation between the chemical degradation at the level of the polymer backbone chains and the initiation of microcracks due to mechanical stress. The representation of the morphology of the ionomer is based on the fibrillary structure described in [6,8]. In this representation a bundle of backbone chains is considered as a basic building block of the structure. We generate a network of bundles representative of a microcrack initiation site. A crack initiation in the membrane structure is the tipping point that leads to an accelerated degradation in terms of hydrogen leaks and ultimate failure of the fuel cell under regular operating conditions. Once a crack is initiated, it increases the amount of reactant crossover leading to an increasing chemical decomposition [4]. The crack also constitutes a stress concentration site where the cyclic mechanical load participates further in its propagation. The combination of these processes accelerates the overall rate degradation leading to a complete failure of the ionomer. Clearly, the crack initiation process is a critical root cause for the accelerated cycle of degradation of the ionomer. Our model allows for the estimation of the time of the crack initiation under relevant mechanical stresses and follows a realistic chemical degradation pattern. The statistical analysis provides a comprehensive understanding of the interaction between the local amounts and distribution of chemical decomposition sites and the mechanical stressors causing the initiation of the physical damage in the ionomer structure. [1] K.H. Wong, E. Kjeang, J. Electrochem. Soc. 161 (2014) F823. [2] K.H. Wong, E. Kjeang, ChemSusChem 8 (2015) 1072. [3] A. Sadeghi Alavijeh, M.A. Goulet, R.M.H. Khorasany, J. Ghataurah, C. Lim, M. Lauritzen, E. Kjeang, G.G. Wang, R.K.N.D. Rajapakse, Fuel Cells 15 (2015) 204. [4] A. Kusoglu, A.Z. Weber, J. Phys. Chem. Lett. 6 (2015) 4547. [5] R.M.H. Khorasany, A. Sadeghi Alavijeh, E. Kjeang, G.G. Wang, R.K.N.D. Rajapakse, J. Power Sources 274 (2015) 1208. [6] P.-É.A. Melchy, M.H. Eikerling, J. Phys. Condens. Matter 27 (2015) 325103. [7] A. Kusoglu, M. Calabrese, A.Z. Weber, ECS Electrochem. Lett. 3 (2014) F33. [8] L. Rubatat, G. Gebel, O. Diat, Macromolecules 37 (2004) 7772.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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