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Enregistrement W2774231132 · doi:10.1007/s11242-017-0973-2

Capillary Hysteresis in Neutrally Wettable Fibrous Media: A Pore Network Study of a Fuel Cell Electrode

2017· article· en· W2774231132 sur OpenAlexafffund
Thomas G. Tranter, Jeff T. Gostick, A. D. Burns, William F. Gale

Notice bibliographique

RevueTransport in Porous Media · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Leeds
Mots-clésCapillary actionCapillary pressureMaterials sciencePorous mediumSaturation (graph theory)Composite materialHysteresisMechanicsThermal diffusivityPorosityThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hysteresis in the saturation versus capillary pressure curves of neutrally wettable fibrous media was simulated with a random pore network model using a Voronoi diagram approach. The network was calibrated to fit experimental air-water capillary pressure data collected for carbon fibre paper commonly used as a gas diffusion layer in fuel cells. These materials exhibit unusually strong capillary hysteresis, to the extent that water injection and withdrawal occur at positive and negative capillary pressures, respectively. Without the need to invoke contact angle hysteresis, this capillary behaviour is re-produced when using a pore-scale model based on the curvature of a meniscus passing through the centre of a toroid. The classic Washburn relation was shown to produce erroneous results, and its use is not recommended when modelling fibrous media. The important effect of saturation distribution on the effective diffusivity of the medium was also investigated for both water injection and withdrawal cases. The findings have bearing on the understanding of both capillarity in fibrous media and fuel cell design.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations37
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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