MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2763824811 · doi:10.1002/cjce.23036

Rational design strategy for optimization of clamping pressure to minimize contact resistance between electrode and current collector while preserving porosity of electrodes in water electrolyzers

2017· article· en· W2763824811 sur OpenAlexvenueno aff
Koshal Kishor, Alhad Parashtekar, Sulay Saha, Sri Sivakumar, Janakaraman Ramkumar, Raj Ganesh S. Pala

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Government of KeralaIndian Space Research Organisation
Mots-clésClampingPorosityContact resistanceMaterials scienceElectrodeElectrolysisCurrent collectorComposite materialCurrent (fluid)Gas diffusion electrodeElectrolyteLayer (electronics)ChemistryMechanical engineeringElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The compressive clamping pressure at the interface of gas‐diffusion‐layer (GDL) and current collector decreases the contact resistance between them though it reduces the porosity and surface roughness of electrocatalysts, which would in turn decrease the efficiency of an electrolyzer. We explore these issues of trade‐off between porosity versus contact resistance and provide a design heuristic for optimum clamping pressure. The present work provides an estimate of the optimal value of clamping pressure for an alkaline water electrolyzer having membrane electrode assembly (MEA), taking account of the variation in porosity of catalyst layers and contact resistance obtained via half‐cell studies performed at different pressures. Towards this, we define the performance‐index (Φ) which is the ratio of Faradaic current density and resistances resulting from contact‐interfaces in electrolyzers and we suggest that the maxima in Φ corresponds to optimum clamping pressure.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical Engineering→Même sujetElectrocatalysts for Energy Conversion→Travaux en français237 207→