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Enregistrement W2955732107 · doi:10.22215/etd/2016-11302

Multiphase Modeling of a Flowing Electrolyte-Direct Methanol Fuel Cell

2016· dissertation· en· W2955732107 sur OpenAlexafffund
David Ouellette

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Centres of Excellence
Mots-clésDirect methanol fuel cellElectrolyteAnodeCathodeMethanol fuelSaturation (graph theory)MethanolProton exchange membrane fuel cellLiquid fuelMultiphase flowChemistryChemical engineeringMaterials scienceNuclear engineeringElectrodeMechanicsFuel cellsEngineeringCombustionOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Direct methanol fuel cells (DMFCs) are considered one of the leading contenders for low power applications due to their energy dense, liquid fuel as well as low greenhouse gas emissions.However, DMFCs have lower than predicted performance due to methanol crossover.One proposed solution is to allow a liquid electrolyte, such as diluted sulfuric acid, to flow between the anode and cathode, thereby removing any methanol that attempts to crossover to the cathode.The corresponding fuel cell is named the flowing electrolyte -direct methanol fuel cell, or FE-DMFC.So far few researchers have examined the effectiveness of this fuel cell and none have explored the multiphase flow within the membrane electrode assembly (MEA) of this fuel cell.In this study, the well-known Multiphase Mixture Model (MMM) was improved with a new single domain approach which was used to model the flow behaviour and performance of the FE-DMFC.Unlike the existing methods, the proposed model only requires the mixture variables, thereby removing the requirement for information about the gaseous state, when attempting to couple the porous and electrolyte layers together.Furthermore, the model's formulation gives the capability to resolve liquid saturation jumps in a single domain manner.The proposed approach is sufficiently flexible that it could be applied to other modeling methods, such as the Multi-Fluid Model (MFM).The corresponding derivation for the MFM is provided.The fidelity of the improved MMM is examined through 3 test cases, which include a comparison to: the analytical liquid saturation jump solution, the analytical single phase solution for the FE-DMFC, and to in-house FE-DMFC experimental iii First and foremost, I would like to thank my supervisors, Dr. Edgar Matida and Dr. Cynthia Ann Cruickshank, for giving me the opportunity to work on this project.Their patience, support and guidance towards my work and their open door policy are greatly appreciated.Whenever we met, they always displayed enormous enthusiasm and passion towards teaching and research and I found it very contagious.I would also like to thank Dr. Feridun Hamdullahpur for his support and generosity in the initial years of my work and Dr. Glenn McRae for his invaluable input and for our many fruitful discussions in the area of electrochemistry.We would frequently lose track of time during these discussions.Over the years, he has been an incredible wealth of information in seemingly everything.I would also like to thank the technologists and machinists at Carleton University for their help and guidance in my experimental work.As well as Neil McFadyen for his help in giving me access to the computational resources on campus and for his technical support.I would also like to extend a special thanks to

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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