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Enregistrement W2902921594 · doi:10.1155/2018/5919874

An Investigation of Direct Hydrocarbon (Propane) Fuel Cell Performance Using Mathematical Modeling

2018· article· en· W2902921594 sur OpenAlexafffund
Bhavana Parackal, Hamidreza Khakdaman, Yves Bourgault, Marten Ternan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Electrochemistry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAustralian GovernmentTransport Canada
Mots-clésLimiting currentPolarization (electrochemistry)ElectrolyteProton exchange membrane fuel cellCurrent densityExchange current densityCathodeHydrogenConcentration polarizationChemistryLimitingPropaneThermodynamicsHydrocarbonCurrent (fluid)Analytical Chemistry (journal)MechanicsMembraneElectrodeElectrochemistryChromatographyPhysicsPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An improved mathematical model was used to extend polarization curves for direct propane fuel cells (DPFCs) to larger current densities than could be obtained with any of the previous models. DPFC performance was then evaluated using eleven different variables. The variables related to transport phenomena had little effect on DPFC polarization curves. The variables that had the greatest influence on DPFC polarization curves were all related to reaction rate phenomena. Reaction rate phenomena were dominant over the entire DPFC polarization curve up to 100 mA/cm 2 , which is a value that approaches the limiting current densities of DPFCs. Previously it was known that DPFCs are much different than hydrogen proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs). This is the first work to show the reason for that difference. Reaction rate phenomena are dominant in DPFCs up to the limiting current density. In contrast the dominant phenomenon in hydrogen PEMFCs changes from reaction rate phenomena to proton migration through the electrolyte and to gas diffusion at the cathode as the current density increases up to the limiting current density.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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