Water Phenomena in PEFCs As the Origin of the Pt Loading Effect: A Comprehensive Modelling Study
Notice bibliographique
Résumé
The highly prioritized objective of research on polymer electrolyte fuel cells is to make highly performing and stable catalyst layers with drastically reduced platinum loading. Achieving this objective demands an understanding of the impact of composition and porous structure of the electrode layers on the water balance in the cell. Experimental studies 1-3 have shown a marked increase in the resistance to oxygen diffusion when the Pt content of the cathode catalyst layer was lowered 4 . We present a water balance model to explain these trends. Figure 1 illustrates modeling domain and processes considered. The set of 1D continuity and flux equations is formulated and solved for water distribution and fluxes in catalyst layers, diffusion media and flow fields. Model solutions reveal the impact of structure, composition, and operating conditions on the water transport phenomena and performance. Reducing the Pt loading induces a drastic shift of the balance between rates of water production and vaporization. This leads to a build-up of the liquid water pressure in catalyst layer and gas diffusion layer on the cathode side that raises the liquid water accumulation and thereby drastically diminishes the effective oxygen diffusivity. Our model unravels the fine details of this interplay and it helps identify strategies for minimizing the Pt loading without running into this water trap References: [1] A. Kongkanand et al., ACS Catal., 6, 1578-1583, (2016) [2] J. Owejan et al. J. Electrochem. Soc. 160, F824-F833, (2013) [3] M. Wilson, J. Electrochem. Soc., 139. L28-L39, (1992) [4] T. Muzaffar et al., “Advanced Energy Materials”, in Review Figure 1
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».