Microstructural Analysis of Electrode Performance in Fuel Cells at Varying Water Contents
Notice bibliographique
Résumé
A novel nucleation based water intrusion algorithm is used to simulate liquid water accumulation in a catalyst layer (CL) microstructure. The algorithm is based on a clustered full morphology model that tracks the liquid water propagation in the CL. A numerical electrode model capable of simulating proton conduction in the ionomer and oxygen transport in the ionomer, gas filled pores and liquid filled pores along with electrochemical reaction at the ionomer-solid interface is used to simulate the electrochemical reactions in the partially saturated CLs at different saturations obtained from the water intrusion algorithm. Simulations on a representative elementary volume of a CL show that the local saturation does not have a significant effect on the current density due to small diffusion length. Analysis of electrochemical performance on a full, 1.8 μm, through-plane cross-section of the CL shows that liquid water accumulation results in mass transport losses of nearly 12% at a saturation of 59.7% even at low volumetric current densities of 4599 A/cm 3 . The results from the current simulations indicate that a representative elementary volume analysis of the electrochemical performance of the CL at different saturations might not provide insight into the pore-scale electrochemical reactions and full CL simulations might be needed to describe the effects of local flooding in the CL.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».