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Enregistrement W2908044473 · doi:10.1149/ma2018-02/43/1456

A Kinetic Modeling Approach to Estimate the Lifetime of Polymer Electrolyte Fuel Cell Membranes Under Accelerated Stress Test Conditions

2018· article· en· W2908044473 sur OpenAlexaff
Narinder Singh Khattra, Mohamed El Hannach, Ka Hung Wong, Erik Kjeang, Michael Lauritzen

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneMaterials scienceElectrolytePolymerStress (linguistics)Degradation (telecommunications)Composite materialChemical engineeringChemistryElectrodeEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Failure of membranes used in polymer electrolyte fuel cells is attributed to the in-situ chemical degradation of the membrane that is further exacerbated by the mechanical stresses generated due to hygro-thermal cycling during fuel cell operation. The chemical radical attack on the polymer chains within the membrane leads to gradual loss of the material and randomly distributed stress concentration sites are created. These sites are then subjected to repeated swelling and shrinkage of the membrane, eventually leading to the appearance of micro-cracks and/or pin-holes in the membrane. To simulate the lifetime of a fuel cell membrane in such an environment, it is therefore important to consider both these effects that occur simultaneously in the membrane. A stochastic modeling approach is presented in this work that takes into consideration the rates of chemical and mechanical degradation of the membrane incorporated into a two-dimensional membrane lattice network. While the rate of chemical degradation is based on the solution of reaction kinetics occurring in a fuel cell membrane, the mechanical degradation rate is evaluated using a stress-biased, thermally activated process. Depending upon any given chemical and mechanical load, and using appropriate physical properties of the membrane, the model can predict, within reasonable error, the time to crack initiation in the membrane based on a probabilistic non-homogeneous Poisson-type process. The membrane lifetime predictions are validated against test data acquired for membranes subjected to accelerated stress tests.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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