Transient Liquid Water Distributions in Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell Gas Diffusion Layers Observed through In-Operando Synchrotron X-ray Radiography
Notice bibliographique
Résumé
In this work, in-operando synchrotron X-ray radiography was used to capture the changes in the liquid water saturation of gas diffusion layers (GDLs) during changes in operating current density. Through in-operando visualizations at high temporal and spatial resolutions, we observed that the liquid water saturation increased with increasing current density. Eventually, a threshold water content in the GDL was reached despite further increases in current density. A time lag between the change in current density and the onset of increasing GDL water content was also observed. Current density consistently reached a steady state value before the GDL water content reached steady state, and the trends in liquid water distributions in the MPL were distinct from, yet influential to the accumulation in the substrate. We present a logarithmic growth function that describes the dynamic changes in GDL water content. The formulation of the GDL liquid water content transient response to changes in operating conditions provides a new metric for designing next generation fuel cell powertrains with fast dynamic responses. Through plane water thickness profiles were also used to show that the water accumulation patterns continued to evolve for up to 15 minutes at the low current density.
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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 | 0,000 | 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 ».