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Enregistrement W3003827677

Compressive behaviour of thin porous layers with application to PEM fuel cells

2019· dissertation· en· W3003827677 sur OpenAlexfundno aff
Ali Malekian

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésProton exchange membrane fuel cellMaterials sciencePorosityFuel cellsComposite materialPorous mediumEngineeringChemical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A key factor in Polymer Electrolyte Membrane (PEM) fuel cell performance is the compression due to expansion, swelling, and force exerted by bipolar plates on Membrane Electrode Assembly (MEA) which changes the porous microstructure and transport properties of layers in MEA. During manufacturing and operation of fuel cell, MEA goes through numerous cycles of compression, temperature, and humidity, which introduce hygrothermal stresses and result in change in properties of the layers which leads to adjustment of performance. Transport properties such as thermal conductivity, electrical conductivity, and gas diffusivity are dependent on mechanical properties and microstructure of MEA layers, which necessitate the study of their mechanical properties. The focus of this work is compression of Gas Diffusion Layer (GDL) and Catalyst Layer (CL) which play important role in dictating fuel cell performance. In this thesis, mechanical properties of GDL are measured and modeled analytically. Compression tests are performed on three GDL samples (SGL 34BA, Freudenberg, TGP-H-060). The results suggest a non-linear behaviour for pressure-strain curves which is because of their porous nature. Also, using effective medium theory, a representative geometry is introduced for GDL and the mechanical deformation of the simplified geometry is found analytically and validated by experimental data. Moreover, mechanical deformation of five different CL is measured under cyclic compressive load up to 5 MPa for the first time. Results show that CL behaves elastically below 2 MPa and no plastic deformation is observed; the Young’s modulus is decreased with increase in porosity, which was expected. More than that, cyclic compression tests for higher pressures show a slight change in Young’s modulus at higher pressures (more than 2 MPa) which is because of the change in microstructure at higher pressures. A geometrical platform for CL is developed in this study and a mechanistic compression model is developed based on the simplified geometry. The model is validated by comparing with the experimental results obtained for five different CLs. Using the model, effect of compressive load on porosity and pore size distribution is studied which shows significant change in larger pores and shift in pore size distribution curves.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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