Bilayer Cathode Structure to Improve Ice Tolerance in PEM Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
In polymer electrolyte fuel cells, the freezing of product water deteriorates fuel cell performance at sub-zero temperatures. When ice forms in the membrane electrode assembly (MEA), catalyst sites are blocked from oxygen resulting in large portions of the MEA to become inactive during Freeze Start- up (FSU). Improving the ice tolerance of the CCM is important to increase the robustness of the MEA to Freeze-Start up failure mechanisms. It is believed that the cathode catalyst layer is one of the key sub-components for ice tolerance, which is the ability of the MEA to accumulate ice before the MEA becomes inoperable. Isothermal Constant Current (ICC) measurements in units of (C/cm2) are commonly used to indicate this capability. ICC data shows a clear correlation of ice tolerance with thickness of the catalyst layer. However, many of the control factors which can be used to improve ice tolerance in MEAs by increasing the thickness of the catalyst layer are limited by design constraints related to material cost and performance trade-offs. It would be difficult to achieve catalyst layer thickness >20um without seriously impacting performance under hot conditions or mass transport at high current densities. Using a carbon/ionomer layer adjacent to the cathode catalyst layer allows to tune-in cathode attributes related to water management and ice distribution under freezing conditions, such as: thickness, porosity, hydrophilicity, interfaces and electric resistance. By changing attributes of the carbon bilayers separately from the cathode catalyst layer, the impact to the ORR reaction under normal or hot/dry operating conditions and mass transport region can be minimized.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».