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Enregistrement W2891731124 · doi:10.1149/2.0861811jes

Numerical and Experimental Investigations of Bipolar Membrane Fuel Cells: 3D Model Development and Effect of Gas Channel Width

2018· article· en· W2891731124 sur OpenAlexaff
Jian Gong, Qiushi Li, Pang‐Chieh Sui, Ned Djilali, Zhiping Li, Yan Xiang, Shanfu Lu

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMultiphysicsCathodeMechanicsTransport phenomenaProton exchange membrane fuel cellMembraneChemistryMembrane electrode assemblyElectrochemistryMaterials scienceElectrodeBiological systemThermodynamicsPhysicsFinite element methodAnodePhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bipolar membrane fuel cells, which features a hybrid acid-alkaline membrane architecture, show great potential for practical applications because of their ability for self-humidification during operation. The principle of self-humidification behavior and associated transport mechanisms are reported in previous studies with reduced-dimension models. This paper reports on a three-dimensional model and new experimental data that further elucidate the mechanism of self-humidification, provide detailed characterization of the effects of design parameters on flow field and cell performance. The multidimensional-multiphysics model accounts for interface reaction kinetics, as well as transport of gas species, charged species and momentum. Simulations and quantitative analysis are performed for the cathode catalyst layer where water transport is critical for the electrochemical reaction therein. Three-dimensional model fully captures geometric features and gradients, and offers more comprehensive resolution of mass transport inside the cell. Based on the three-dimensional model, effects of channel width on cell performance are investigated both numerically and experimentally.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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