MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2996797731 · doi:10.1149/2.0262001jes

A Mathematical Model of a Molten Carbonate Direct Carbon Fuel Cell

2019· article· en· W2996797731 sur OpenAlexaff
Datong Song, Zhong Xie, Xinge Zhang, Wei Qu, Qianpu Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnodeElectrolyteMolten carbonate fuel cellCathodeOhmic contactCarbon fibersChemical engineeringMaterials scienceCarbonateChemistryInorganic chemistryElectrodeComposite materialMetallurgyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A one-dimensional (1D) homogeneous unit cell model was developed to study the performance of the molten carbonate direct carbon fuel cell (DCFC), which uses solid carbon as fuel and molten carbonate as electrolyte. It is the first unit cell model for the molten carbonate DCFC in which both 4-electron carbon oxidation and 2-electron CO oxidation reactions, as well as the reverse Boudouard reaction, are considered. The simulation results verify that, besides the relatively sluggish kinetics of the anodic reactions, cell performance is mainly limited by ohmic losses in the anode. Further modeling exploration reveals that a minimum effective electronic conductivity of around 0.56 S/cm is required to facilitate proper electrical conduction in the cathode to attain high DCFC performance. It was found that there are optimal volume fractions for the carbon fuel and liquid electrolyte in the anode. If the effective electronic conductivity of the cathode falls to 0.56 S/cm, optimal volume fractions also exist for the solid material and liquid electrolyte in the cathode. The detailed modeling analysis showed that performance improvement at high operating temperature was mainly attributed to improvement of anodic kinetics and reduction of ohmic loss in the electrolyte of electrodes and electrolyte matrix.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,031

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 ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of The Electrochemical SocietyMême sujetAdvancements in Solid Oxide Fuel CellsTravaux en français237 207