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Enregistrement W2799615324 · doi:10.1149/ma2018-01/44/2558

Investigation of Manufacturing Defects (Catalyst layers & pinholes) in PEMFC Electrode

2018· article· en· W2799615324 sur OpenAlexaff
Arkhat Muneendra Prasad, Michael Fowler, Mark Pritzker

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembrane electrode assemblyProton exchange membrane fuel cellMaterials scienceLinear sweep voltammetryCathodeElectrodeComposite materialFabricationElectrolyteChemical engineeringCyclic voltammetryCatalysisChemistryElectrical engineeringElectrochemistryOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymer electrolyte membrane fuel cells (PEMFCs) is promising as an emissions-free energy system with high efficiency and reduced greenhouse gas effects. However, durability and cost are two major factors limiting its commercialization into the market. For a reliable mass production of fuel cell stacks, advance quality control testing methods are required to address the issues associated with the PEMFC materials (catalyst layers(CL), membranes, gas diffusion layer (GDL) electrodes and membrane electrode assemble (MEAs))1. One significant issue effecting the long-term stability of fuel cell stacks are defects that develop during the mass production of catalyst coated membranes (CCMs) and fabrication of MEAs2. Previous work has been done on various real defects existing in CCM production line. These defects were investigated and classified (missing/empty catalyst layers, voids, delamination and cracks) based on shape, size and orientation. Although various studies are conducted in order to measure the impact of some defects on overall performance of the cell, these techniques are limited to particular effects3-4. Here we are presenting a detailed investigation of defects associated with MEA components. An incomplete catalyst layer defect (fig.1b), that is transformed from decal substrate to CCMs and a pinhole, developed across the sealant during the fabrication of MEA is studied under by acceleration stress test (AST)5-6. Propagation of defects at different RH cycling periods (80% RH to 20% RH) on the cathode is performed at open circuit voltage (OCV). During the cyclic OCV, In-situ analysis including down polarization, linear sweep voltammetry (LSV) and Impedance is conducted to measure the degradation of electrode. MEA is also constantly examined using IR camera after 100 RH cycles (fig.1a). It is found that degradation of the defected MEA’s OCV was higher (2.84 mV/h) during short delay in RH cycling (5 mins 80% RH to 5 mins 20% RH) than under long delay in RH cycling (1.80mV/h operated at 5 mins 80% RH to 30 mins 20% RH). AST on cathode shows various levels of chemical degradation rates, leading to an increase in hydrogen gas crossover current (fig.1d) and impedance resistance (fig.1e). The growth of pinhole is studied with respect to hydrogen crossover. Fluctuation in the impedance curve at 7.58 mHz shows the charge transfer effect due to pinhole developed in the membrane. In addition, fluoride ion rate is examined to estimate the degradation of the polymer membrane causing this decrease in OCV. This study helps the fuel cell manufacturer better understand the impact of manufacturing defects and their effect developed during the fabrication process of the electrodes. References: P.K. Das, A.Z. Weber, G. Bender, A. Manak, D. Bittinat, A.M. Herring, and M. Ulsh, J. Power Sources, 261, 401-411 (2014). M. Ulsh, B. Sopori, V. Aieta, N, and G. Bender, Electrochem. Soc., 50, 919-926 (2012). A. Tavassoli, L. Chan, K. Joanna, L. Michael, K. Shanna, W. G. Gary, and K. Erik, J. Power Sources, 322, 17-25 (2016). A. Phillips, M. Ulsh, J. Porter, and G. Bender, Fuel Cells, 17, 288-298 (2017). K. Panha, M. Fowler, X. Z. Yuan, and H. Wang, Appl. Energy, 93, 90-97 (2012). S. Kundu, M. W. Fowler, L. C. Simon, R. Abouatallah, and N. Beydokhti, J. Power Sources, 195, 7323 (2010). Figure 1

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 seuil0,002

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 recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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