Microscopy Supported Multi-Scale Modeling of PEM Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
Proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) are being developed as alternative energy sources for both residential and automotive applications. For this technology to reach its full commercial potential, however, a significant reduction in cost is still required while the performance and durability of PEMFCs being maintained or improved. The key in this process is continuous improvement of membrane electrode assembly (MEA) through both the development of new materials and the optimization of the 3D structural arrangement of individual MEA components [1,2] . Structural optimization of MEA remains to be challenging due to multiple materials interacting across 6 orders of magnitude in their characteristic length scales, from several nanometers for the catalyst particle size to hundreds of micrometers for carbon fibers in porous transport layer. In recent years, several microscopy techniques have become widely available to characterize the three-dimensional (3D) structure of PEMFC catalyst layers. Due to the heterogeneous nature of the PEMFCs sample, a correlative, multi-scale imaging protocol is developed in this work. The following technology is used where their corresponding resolution limit is pushed. Transmission Electron Microscope tomography, TEMt [3] (0.60nm X 0.60nm X 0.60nm Voxel Size) Focussed Ion Beam - Scanning Electron Microscope tomography, FIB-SEM [4] (2.5nm X 2.5nm X20 nm Voxel Size) Micro and Nano X-ray Computed Tomography, NanoCT [5] (367nm X 367nm X 367nm Voxel Size) Each technique by itself supports valuable insight to be obtained on the investigated structure at the corresponding length scale. By combining 3D imaging data at multiple scales, an unified structural characterization workflow is developed. Furthermore, an up scaling approach is developed based on TEMt, SEM and NanoCT reconstruction of catalyst layer, micro-porous layer and porous gas transport layer of a PMEFC cathode. Structural properties and effective transport properties are computed at each scale via image-based numerical simulation. Effective transport properties are up-scaled. MEA performances are predicted based on the obtained effective quantities at micro-scale. References [1] S. Thiele, T. Fürstenhaupt, D. Banham, T. Hutzenlaub, V. Birss, C. Ziegler, R. Zengerle, Multiscale tomography of nanoporous carbon-supported noble metal catalyst layers, J. Power Sources. 228 (2013) 185–192. [2] S.W. Peterson, The Effect of Microstructure On Transport Properties of Porous Electrodes, Brigham Young University, 2015. [3] H. Jinnai, R.J. Spontak, Transmission electron microtomography in polymer research, Polymer (Guildf). 50 (2009) 1067–1087. [4] C. Ziegler, S. Thiele, R. Zengerle, Direct three-dimensional reconstruction of a nanoporous catalyst layer for a polymer electrolyte fuel cell, J. Power Sources. 196 (2011) 2094–2097. [5] W.K. Epting, J. Gelb, S. Litster, Resolving the Three-Dimensional Microstructure of Polymer Electrolyte Fuel Cell Electrodes using Nanometer-Scale X-ray Computed Tomography, Adv. Funct. Mater. 22 (2012) 555–560. Figure 1
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».