Characterization of Membrane Degradation Growth in Fuel Cells Using X-ray Computed Tomography
Notice bibliographique
Résumé
Perfluorosulfonic acid ionomer membranes are subjected to simultaneous chemical and mechanical degradation under fuel cell operation. Despite the importance of membrane durability, the understanding of its structural degradation and failure modes has been considerably restricted by conventional 2D imaging. In this work, non-invasive micro X-ray computed tomography (XCT) is adopted to visualize the 3D membrane decay at different life stages during combined chemical and mechanical degradation. A detailed survey exhibits damage density of 6 and 10 cracks per mm 2 observed at the near-final and final end of life stages respectively. Through-thickness membrane cracks with unbranched I-shaped cracks and Y- and X- shaped cracks with one and two branches respectively are observed. The observed damage development at each life stage is correlated to supplementary diagnostic data including hydrogen leak rate, open circuit voltage, and tensile strength. In particular, large X-shaped cracks formed due to embrittlement from underlying chemical degradation are deemed to have a critical impact on the eventual failure development by facilitating large hydrogen leaks. Overall, the comprehensive 3D perspective enabled by XCT imparts new knowledge pertaining to the degradation process, and could also be extended to other fuel cell failure modes and degradation mechanisms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».