Numerical Investigations on the Ultrasonic Atomization of Catalyst Inks for Proton Exchange Membrane Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
In the fabrication of a proton exchange membrane fuel cell electrode, the catalyst layers (CLs) are coated onto either a gas diffusion medium or a membrane. The deposition method of the catalyst ink plays an important role in the structure of the CL, which directly affects its electrochemical performance. Ultrasonic spraying is a method commonly employed for depositing catalyst ink onto the membrane, and the consequent droplet size is correlated to the microstructure of the CLs. In this study, a two-dimensional nozzle model that vibrates at an ultrasonic frequency was developed to simulate the spraying process of the catalyst ink. The volume of the fluid method with dynamic meshing was used. Parametric studies were carried out to gain insights into the atomization process. It was found that measures such as increasing the nozzle amplitude and frequency, and selecting the surface tension and viscosity of the catalyst ink within a proper range, are conducive to obtaining finer droplets and narrower droplet size distribution. Simulation results of non-Newtonian fluids with different viscosity ranges show that the ink fluid with higher viscosity and low shear rate improves the spray quality. This observation is consistent with the results of Newtonian fluids with different viscosities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».