Optimizing Porous Transport Layer Design Parameters via Stochastic Pore Network Modelling: Reactant Transport and Interfacial Contact Considerations
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we designed sintered titanium powder-based porous transport layers (PTLs) for polymer electrolyte membrane (PEM) electrolyzers by tailoring the powder diameter and porosity via a new approach. We examined how the PTL powder diameter and porosity influence reactant transport and PTL-catalyst layer (CL) interfacial contact by using a stochastic generation model combined with a pore network model. We enhanced reactant transport by increasing powder diameter and porosity, as shown through increases in single- and two-phase permeabilities of liquid water. Compared to the impact of increasing the powder diameter, increasing the PTL porosity dominated the impact on permeability of liquid water. However, we observed a trade-off to the benefits of increasing the powder diameter such that larger powders led to a higher surface roughness at the PTL-CL interface. From this work, we recommend that the PTL powder diameter and porosity must be strategically selected for the desired target operating conditions of the PEM electrolyzer. We recommend a PTL with d P = 25 μ m and ε = 26.5% for an electrolyzer cell operating at non-starvation conditions, and a PTL with d P = 25 μ m and ε = 40.5% for an electrolyzer cell operating at starvation conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».