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Enregistrement W3024432148 · doi:10.1149/ma2020-01381606mtgabs

Modeling Gas Diffusion Layers in Polymer Electrolyte Fuel Cells Using a Continuum-based Pore-network Formulation

2020· article· en· W3024432148 sur OpenAlex
Pablo A. García‐Salaberri, Iryna V. Zenyuk, Jeff T. Gostick, Adam Z. Weber

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGaseous diffusionThermal diffusivityMaterials scienceElectrolytePercolation theoryPorosityPermeability (electromagnetism)BarrerTortuosityPercolation (cognitive psychology)Capillary actionThermodynamicsMechanicsChemical engineeringComposite materialFuel cellsMembraneChemistryConductivityPhysicsElectrodeEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A pore-network formulation is presented to model gas diffusion layers (GDLs) in polymer electrolyte fuel cells (PEFCs) using a continuum-based approach. The formulation can easily be integrated into macroscopic models in CFD codes, thus improving the modeling predictions while keeping a moderate computational cost. The continuum-based pore-network formulation is based on a cubic lattice [1], which is divided into control volumes (cubes) of prescribed size. Pores and throats are placed inside the control volumes, and “connectors” of negligible volume interconnect the control volumes. The “connectors” are used to regulate the invasion-percolation pattern according to the size of the throat that links the pores within neighboring control volumes. Hence, the formulation can account for both invasion-percolation between pores as well as evaporation/condensation in the pore volume inside each control volume. This is a major advantage compared to traditional pore-network models based on a fully discrete formulation where phase-change phenomena are difficult to implement. Local anisotropic effective transport properties (permeability and diffusivity) are determined using a 1D resistor network analogy inside each control volume according to the size of the pore and throats in it. The model is validated against capillary pressure curves and effective transport properties (effective diffusivity and permeability) measured ex situ. In addition, water saturation profiles are compared with distributions obtained using X-ray computed tomography [2]. [1] Jeff T. Gostick, Marios A. Ioannidis, Michael W. Fowler, Mark D. Pritzker, Pore network modeling of fibrous gas diffusion layers for polymer electrolyte membrane fuel cells, J. Power Sources 173 (2007) 277-290. [2] P.A. García-Salaberri, G. Hwang, M. Vera, A.Z. Weber, J.T. Gostick, Effective diffusivity in partially-saturated carbon-fiber gas diffusion layers: Effect of through-plane saturation distribution , International Journal of Heat and Mass Transfer 86 (2015) 319–333.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,190 · 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