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Enregistrement W2901459079 · doi:10.1149/ma2018-02/41/1384

Novel Method for Measuring in-Plane Effective Diffusivity of Ultrathin Catalyst Layer for PEMFC

2018· article· en· W2901459079 sur OpenAlexaff
Yongwook Kim, Jeff T. Gostick

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal diffusivityNanoporousProton exchange membrane fuel cellCatalysisCommercializationMaterials scienceLayer (electronics)DiffusionNanotechnologyChemical engineeringPlatinumFuel cellsProcess engineeringComputer scienceChemistryEngineeringThermodynamicsOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fuel cells are being increasingly deployed in various applications, however like all emerging technologies, its cost still needs to be lowered for wider commercialization. The most expensive component is the noble platinum (Pt) catalyst, so reducing the amount of Pt remains an ongoing effort. There are two ways to approach this problem: find a cheaper alternative1,2 or use less Pt.3,4 Regarding the former, most candidates are less active than Pt, so require higher loading and thicker catalyst layers, while the latter case, the lower loading must be compensated by higher accessibility and utilization. In both cases it is essential to design improved catalyst layer (CL) structures to provide maximum accessibility of reactant to the catalytic sites.5 Characterizing the nanoporous structure of the CL in terms of transport processes is essential to understanding how to design a better layer. The key transport parameter in fuel cell operation is the effective diffusivity through the CL structure since diffusion is the primary mode of reactant transport. Despite the importance of characterizing the effective diffusivity of the CL, the thinness of the CL combined with the fact that it’s not self-supporting, has hindered the development of well-established, easy to apply, and standardized tool and only a limited number of technique is available.6 There are several requirements in designing the proper ex-situ effective diffusivity measurement experiment for the CL. First, any surface in contact with the sample must be scratch-free to eliminate additional diffusion pathways. Second, the need for sealing should be avoided as it is nearly impossible to properly seal such thin (~10µm) layer. Lastly, the experiment should be designed so that it is performed within a reasonable time. This work presents a new method building on previous work7,8, but using a radial geometry instead. The main advantage of the method is that it requires no sealing around the edge of the sample, therefore easily applied even to ultrathin porous layers. Inside a cylindrical chamber, the catalyst layer sample is placed between two circular pedestals and the oxygen concentration is measured at the center as shown in Figure 1(a). The sample is initially flushed with air, then nitrogen gas is flowed past the sample perimeter at high flow rate to ensure instant change in boundary condition. The depletion of the oxygen concentration at the center of the sample is measured and recorded as a function of time. The effective diffusivity is determined by fitting the analytical solution of the Fick’s second law in cylindrical coordinates to the transient oxygen concentration profile.9 The technique was validated against open air and known GDL materials.7,8 In the present study, this novel experimental technique was applied to ultrathin porous layers fabricated with different ink formulae to explore the impact of morphology, and strong differences were seen. References: M. Lefèvre, E. Proietti, F. Jaouen, and J.-P. Dodelet, Science (80-. )., 324, 71–74 (2009) E. Proietti et al., Nat. Commun., 2, 416 (2011) S. Martin, B. Martinez-Vazquez, P. L. Garcia-Ybarra, and J. L. Castillo, J. Power Sources, 229, 179–184 (2013) S. Shukla, K. Domican, and M. Secanell, ECS Trans., 69, 761–772 (2015). Y. Tabe, M. Nishino, H. Takamatsu, and T. Chikahisa, J. Electrochem. Soc., 158, B1246 (2011) Z. Yu and R. N. Carter, J. Power Sources, 195, 1079–1084 (2010). R. Rashapov, F. Imami, and J. T. Gostick, Int. J. Heat Mass Transf., 85, 367–374 (2015) R. R. Rashapov and J. T. Gostick, Transp. Porous Media, 115, 1–23 (2016). J. Crank, (1975) "The Mathematics of Diffusion". 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,237 · 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
GenreMéthodes

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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