Investigating the Structure of the Bi-Layered Gas Diffusion Layer Using X-Ray Computed Tomography
Notice bibliographique
Résumé
One of the most important objectives of the GDL in a PEM fuel cell is the transport of reactant gases from the gas flow channels to the reaction sites at the catalyst layer. Most state-of-the-art GDLs are composed of a carbon fiber paper coated with a microporous layer composed of carbon nano-particles. This bi-layered GDL structure has been proven to provide significant improvement to the performance of PEM fuel cells. In order to improve our understanding of reactant transport through these GDL materials, it is important for us to characterize the structure of these materials. In this study, we use X-ray Computed Tomography (X-CT) to study the structure of the bi-layered GDL at the microscale. This work presents a unique segmentation routine developed in-house to identify the distinct components of the bi-layer GDL, isolating the carbon fiber, the microporous layer and the void regions as individual phases. Two commercially available GDL samples, SGL 35BA and SGL 35BC are segmented with this novel algorithm to obtain unique porosity profiles. The MPL is identified separately in SGL 35BC along with the fibrous substrate region. It is observed that in the case of this sample, there is no region where only the MPL is present. The entire thickness of the MPL region is within the substrate region with fibers present throughout the MPL region. The substrate region is 300 μm thick while the MPL is present up to 200 μm from one side.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».