MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2801604307 · doi:10.1149/ma2018-01/30/1817

Full Characterization of an Operating Fuel Cell Using High Energy X-Rays

2018· article· en· W2801604307 sur OpenAlexaff
Isaac Martens, Janne Pusa, María Valeria Blanco, Antonis Vamvakeros, Simon D. M. Jacques, H. Isérn, V. Honkimäki, Jakub Drnec

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProton exchange membrane fuel cellDurabilityMaterials scienceDissolutionCharacterization (materials science)Process engineeringAutomotive industryDegradation (telecommunications)DiffractionNuclear engineeringChemical engineeringFuel cellsNanotechnologyElectrical engineeringComposite materialOpticsPhysicsEngineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The durability of proton exchange membrane fuel cells (PEMFC) is a major barrier to the commercialization of these systems for stationary and transportation power applications. The decrease in the performances is due to irreversible processes in the catalyst layers such as dissolution and contamination and reversible losses which are attributed to the evolution of the cell water distribution [1]. The mechanisms leading to the performance loss under PEMFC operation of individual components (catalyst, membrane, GDL) are well known, however, what is the connection between operating conditions and failure mechanism is still under debate. The degradation in real working conditions may be strongly accelerated and localized since all phenomena are highly inter-correlated and very dependent on the cell design and mode of operation. To provide a long-term stable cell operation, detailed knowledge about the underlying aging mechanisms and their correlation to fluid transport is essential. Here we show, for the first time, that it is possible to obtain simultaneously a space/time resolved information about the catalyst structure, water distribution and microstructural parameters in a running fuel cell using high energy X-ray diffraction techniques. The custom X-ray cell design (area of 5 cm2) allows us to reach current densities up to 4 A/cm2, therefore the performance of the most demanding application such as automotive fuel cells. We use advanced tomography imaging techniques coupled with the full Rietveld analysis of the diffraction (HE-XRD) patterns [2]. This allows us to distinguish (with micron resolution) different materials, their structure and to determine the water distribution as a function of the cell’s operating parameters (humidity, temperature, power output). For example the high resolution and large probed reciprocal space of HE-XRD patterns permit to determine the oxidation state of Pt cathode catalyst at different conditions. This information is then used to distinguish the potential distribution within the cell and to find the parts of the MEA where the Pt nanoparticles are either electrically disconnected from the carbon or they are not reachable by diffusing protons. Both phenomena would effectively lead to a lower performance of the cell. In another example we show that the parallel flowfield geometry of our cell and the defects in the GDL affect the water distribution within the membrane, catalyst layer and GDL. At 2 A/cm2 more water is generated close to the gas inlets of the cell and the defects in the GDL contain relatively less water. At lower current densities the water is much more homogeneously distributed within the MEA and the GDL defects do not play a major role in the water distribution. In conclusion we show that the high energy X-ray diffraction is an interesting non-invasive, relatively simple and robust technique which can be successfully used to study the fuel cell in operando conditions giving unprecedented insight into the working device. Ref.: [1] S. Cherevko et al, ChemElectroChem, 10, 2(2015), 1471–1478; [2] V. Rossi et al., Advanced Materials, 21(2009), 578-583. Fig. 1: (a) The top diagram shows the cross-section sketch of of the cathode side of fuel cell. The H 2 O, Pt and carbon cross-section maps obtained from the analysis of the HE-XRD patterns during the cell operation at 2 A/cm 2 are shown below. (b) The tomographic reconstructions obtained from HE-XRD measurements showing Pt distribution within catalyst layer for four different vertical positions and for three different electrochemical conditions. 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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,189 · 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

Explorer davantage

Même revueECS Meeting Abstracts→Même sujetFuel Cells and Related Materials→Travaux en français237 207→