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Enregistrement W2979586524 · doi:10.3390/chemengineering3040085

An Engineering Toolbox for the Evaluation of Metallic Flow Field Plates

2019· article· en· W2979586524 sur OpenAlexaff
Uwe Reimer, Dieter Froning, Gert Nelissen, Leonard Raymakers, Shidong Zhang, Steven Beale, Werner Lehnert

Notice bibliographique

RevueChemEngineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesFuel Cells and Hydrogen Joint Undertaking
Mots-clésComputational fluid dynamicsMechanical engineeringComputer scienceStampingFlow (mathematics)SoftwareField (mathematics)Channel (broadcasting)Engineering drawingComputational scienceGeometryEngineeringMechanicsPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metallic flow field plates, also called bipolar plates, are an important component of fuel cell stacks, electrolyzers, hydrogen purification and compression stacks. The manufacturing of these plates by means of stamping or hydroforming is highly suitable for mass production. In this work, a toolbox is created that is suitable for a screening process of different flow field design variants. For this purpose, the geometry and computational mesh are generated in an automated manner. Basic building blocks are combined using the open source software SALOME, and these allow for the construction of a large variant of serpentine-like flow field structures. These geometric variants are evaluated through computational fluid dynamics (CFD) simulations with the open source software OpenFOAM. The overall procedure allows for the screening of more than 100 variants within one week using a standard desktop computer. The performance of the flow fields is evaluated on the basis of two parameters: the overall pressure difference across the plate and the relative difference of the hydrogen concentration at the outlet of the channels. The results of such a screening first provide information about optimum channel geometry and the best choice of the general flow field layout. Such results are important at the beginning of the design process, as the channel geometry has an influence on the selection of the metal for deep drawing or hydroforming processes.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,011

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 GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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