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Enregistrement W3024710637 · doi:10.1149/ma2020-01401804mtgabs

A Mass Transport Model for Flows in Channels and Porous Media of Fuel Cells

2020· article· en· W3024710637 sur OpenAlexaff
Alex Jarauta, Valentin Zingan, P Minev, Marc Secanell

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPorous mediumMechanicsCompressibilityFluid dynamicsPermeability (electromagnetism)Compressible flowMaterials sciencePorosityPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-temperature fuel cells are a promising alternative technology to conventional energy systems such as internal combustion engines. However, their large-scale commercialization is still limited due to several challenges, such as mass transport losses at high power densities [1]. Estimation of gas transport properties in porous materials of fuel cells, such as gas diffusion layers (GDLs), is therefore critical. Several experimental studies in literature estimated the permeability of different GDL samples using a one-dimensional model, which does not account for channel effects [1-6]. Some authors in literature have assumed that the flow is incompressible in their numerical studies [7-10]. This hypothesis is not justified because the error in permeability estimation with an incompressible fluid flow model compared to the estimation with a compressible fluid flow model can be as high as 20% [2]. Numerical models for channels and porous media require volume-averaged formulations, and an in-depth discussion on the physical meaning of density and velocity in these models is seldom found in literature. Also, most of the existing numerical studies neglect the anisotropic nature of GDLs. In this work, a volume-averaged form of the steady-state, compressible, and isothermal Navier-Stokes equations for flows in channels and porous materials is developed and implemented in the open-source framework OpenFCST [11]. Particular attention is given to flows in channels and GDLs of polymer electrolyte fuel cells. The fluid flow model in porous materials is derived by means of the method of volume averaging [12]. A continuous Galerkin finite element method is used to discretize and numerically solve the resulting system of governing equations in the framework of a single domain approach. The coupling boundary conditions at the internal interface between channels and porous media are discussed and a stable non-oscillatory pair of solution variables in the porous domain is obtained. The study reveals that for volume-averaged formulations, the permeability obtained in experiments has to be corrected with the sample porosity. The model is used to estimate in-plane and through-plane permeabilities of fuel cell diffusion media, which is compared to experimental data. Three-dimensional simulations show that channel effects cannot be neglected and therefore one-dimensional models for permeability estimation are limited. Assuming that the fluid is incompressible is only valid for through-plane permeability, and a compressible formulation should be used for in-plane simulations, even at moderate gas flow rates. The suitability of the mathematical model for fuel cell applications is illustrated by estimating the change in pressure drop in a serpentine channel in contact with either a solid wall or a gas diffusion media. An interdigitated channel design is also considered in order to compare the pressure drop and the velocity in the GDL with the results observed with a serpentine channel. References [1] J. Gostick et al., J. Power Sources, 162(1):228-238 (2006) [2] M.S. Ismail et al., J. Fuel Cell Sci. Tech, 7(5):051016 (2009) [3] V. Gurau et al., J. Power Sources, 165(2):793-802 (2007) [4] A. Tamayol et al., J. Power Sources, 204:94-99 (2012) [5] N.B. Carrigy et al., J. Electrochem. Soc., 160(2):F81-F89 (2013) [6] P. Mangal et al., Electrochim. Acta, 167:160-171 (2015) [7] J.G. Pharoah, J. Power Sources, 144(1):77-82 (2005) [8] L. Sun et al., 45(10):1021-1026 (2006) [9] L. Saha and N. Oshima, J. Mech. Sci. Tech., 26(5):1315-1320 (2012) [10] K.M. Salahuddin et al., J. Therm. Sci. Tech., 8(1):209-224 (2013) [11] M. Secanell et al., ECS Transactions 64(3):655-680 (2014) [12] S. Whitaker, Springer Sci. Business Media, 13 (1999)

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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