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Enregistrement W3116703576 · doi:10.1149/ma2020-02332147mtgabs

Microporous Layer Design for High Performing Open-Cathode Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cells

2020· article· en· W3116703576 sur OpenAlexaff
Anand Sagar, Sachin Chugh, Alok Sharma, Erik Kjeang

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProton exchange membrane fuel cellCathodeMaterials scienceOverheating (electricity)ElectrolyteMembrane electrode assemblyMicroporous materialNuclear engineeringCurrent collectorChemical engineeringElectrodeComposite materialChemistryElectrical engineeringEngineeringFuel cells

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymer electrolyte membrane fuel cells (PEMFCs) are a key sustainable energy source which can cater for energy demands ranging from miniature power requirements to portable, automotive and various stationary power applications. PEMFCs deliver electricity by means of undergoing electrochemical reactions and produce water and heat as by-products. At high current densities, flooding and overheating can cause local hot spots leading to degradation and failure of the membrane electrode assembly (MEA) during long term operations [1]. Hence, hygrothermal management is normally ensured by means of liquid cooling of the bipolar plates. However, this traditional design incurs extra cost of balance-of-plant (BOP) components and enhances the overall size of the system. Using ambient air as oxidant as well as coolant with an ‘open-cathode’ design can drastically reduce the system size and weight, however the performance of such a system is limited by overheating and drying of the MEA. The objective of the present work is to develop a suitable microporous layer (MPL) design for efficient cell performance of an open-cathode PEMFC system operating at hot ambient air conditions. A pre-validated comprehensive, 3D computational fuel cell model [2] is used to study the mass, momentum and heat balance inside the system along with water transport and current distribution in various components of the system. The gas diffusion layer (GDL) comprised of a bi-layer macroporous substrate and MPL structure is one of the key components of the overall system design and plays a significant role in water transport inside the cells [3]. Whereas in conventional liquid-cooled systems, the presence of a hydrophobic MPL can facilitate wicking of liquid water out of the MEA to prevent oversaturation and flooding [4], ‘open-cathode’ fuel cells are more likely to experience drying than flooding and may therefore benefit from alternate MPL designs. As shown in Figure 1, thinner MPLs (30 μm) with higher porosity (60%) are found to result in elevated open-cathode cell performance as a result of optimum water retention and O2 diffusion across the MPL. The increment in performance is found to be broadly visible at higher current densities, where mass transport effects are more dominant. The MPL effective diffusivity which is a function of its porosity along with the MPL thickness are also found to be important for the overall thermal and water balance of the MEA. The optimum RH and temperature levels achieved in the MEA are further found to negate the overheating and drying effects obtained in earlier system designs. Acknowledgments This work was supported by the funding provided by Simon Fraser University and Indian Oil R&D Centre under the SFU-IOCL joint PhD program in clean energy. References [1] S. Shahsavari, A. Desouza, M. Bahrami, and E. Kjeang, Int. J. Hydrogen Energy, vol. 37, no. 23, pp. 18261–18271, 2012. [2] I01B-1486, A. Sagar, S. Chugh, A. Sharma, and E. Kjeang, in 236th ECS Meeting (October 13-17, 2019), 2019. [3] K. Kang and H. Ju, J. Power Sources, vol. 194, no. 2, pp. 763–773, 2009. [4] U. Pasaogullari and C. Y. Wang, Electrochim. Acta, vol. 49, no. 25, pp. 4359–4369, 2004. Figure 1

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 seuil0,004

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,200 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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