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Enregistrement W3129048471 · doi:10.1109/epec48502.2020.9320048

Electrochemical Optimization Model for Parameters Identification of PEM Electrolyzer

2020· article· en· W3129048471 sur OpenAlexaff
Abdulrahman M. Abomazid, Nader A. El-Taweel, Farag Hany E. Z.

Notice bibliographique

Revue2020 IEEE Electric Power and Energy Conference (EPEC) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCathodePolymer electrolyte membrane electrolysisAnodeMean squared errorProton exchange membrane fuel cellMATLABComputer scienceElectrolysisChemistryMaterials scienceMathematicsEngineeringStatisticsElectrical engineeringMembraneElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes an optimization model that identifies the parameters of a detailed electrochemical model for a Proton Exchange Membrane (PEM) electrolyzer. The identification procedure is based on current-voltage (I-V) measurements. The proposed model aims to identify the values of seven modelling parameters of the electrolyzer electrochemical model. These parameters include: change in Gibbs free energy, exchange current density for anode and cathode, charge transfer coefficient of both anode and cathode, conductivity of the membrane, and limiting current density. The parameter identification problem is formulated based on a nonlinear least-squares objective function. The optimization problem is solved using the MATLAB optimization toolbox. Comparisons of results and analysis between experimental and estimated data are presented for different operating conditions of temperature and pressure. The results provide a Root Mean Square Error (RMSE) in the range of 10 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">6</sup> which demonstrates the accuracy of the proposed model. To affirm the model's superiority, the proposed model is compared with other electrolyzer parameter identification models found in existing literature.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,727

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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