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Enregistrement W2951685989 · doi:10.48550/arxiv.0909.0758

Fractal flow patterns in hydrophobic microfluidic pore networks: experimental modeling of two-phase flow in porous electrodes

2009· preprint· en· W2951685989 sur OpenAlexaff
Viatcheslav Berejnov, Aimy Bazylak, David Sinton, Ned Djilali

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2009
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFractalFlow (mathematics)PorosityMicrofluidicsMaterials scienceElectrodePhase (matter)MechanicsNanotechnologyChemistryComposite materialMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experimental two-phase invasion percolation flow patterns were observed in hydrophobic micro-porous networks designed to model fuel cell specific porous media. In order to mimic the operational conditions encountered in the porous electrodes of polymer electrolyte membrane fuel cells (PEMFCs), micro-porous networks were fabricated with corresponding microchannel size distributions. The inlet channels were invaded homogeneously with flow rates corresponding to fuel cell current densities of 1.0 to 0.1 A/cm2 (Ca 10e-7-10e-8). A variety of fractal breakthrough patterns were observed and analyzed to quantify flooding density and geometrical diversity in terms of the total saturation, St, local saturations, s, and fractal dimension, D. It was found that St increases monotonically during the invasion process until the breakthrough point is reached, and s profiles indicate the dynamic distribution of the liquid phase during the process. Fractal analysis confirmed that the experiments fall within the flow regime of invasion percolation with trapping. In this work, we propose to correlate the fractal dimension, D, to the total saturation and use this map as a parameter for modeling liquid water transport in the GDL.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,240 · 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.

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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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