MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3034551108 · doi:10.1093/ce/zkaa007

3D-printed fuel-cell bipolar plates for evaluating flow-field performance

2020· article· en· W3034551108 sur OpenAlex

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueClean Energy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clés3D printingRapid prototypingPressure dropMechanical engineeringMaterials scienceFlow (mathematics)FabricationComputational fluid dynamicsNanotechnology3d printedField (mathematics)Fluid dynamicsEngineering drawingComputer scienceEngineeringMechanicsBiomedical engineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the last decade, many researchers have focused on developing fuel-cell flow-field designs that homogeneously distribute reactants with an optimum pressure drop. Most of the previous studies are numerical simulations and the few experimental studies conducted have used very simple flow-field geometries due to the limitations of the conventional fabrication techniques. 3D printing is an excellent rapid prototyping method for prototyping bipolar plates (BPPs) to perform experiments on new flow-field designs. The present research investigates the applicability of different 3D-printed BPPs for studying fluid-dynamic behaviour. State-of-the-art flow-field designs are fabricated using PolyJet 3D printing, stereolithographic apparatus (SLA) 3D printing and laser-cutter technologies, and the pressure-drop and velocity profiles are measured for each plate. The results demonstrate that SLA BPPs have great promise in serving as a screening tool in modifying flow-field design with a small feature size.

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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,580

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,196 · 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