Predicting Platinum Dissolution and Performance Degradation under Drive Cycle Operation of Polymer Electrolyte Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
A protocol is presented that allows for fuel cell performance degradation to be determined based on a vehicle drive cycle. Four stages are outlined beginning with the conversion of vehicle velocity data to a cell voltage profile. The amount of platinum dissolved in the system and oxide coverage on platinum particles are simultaneously calculated by considering several degradation mechanisms including Ostwald ripening and platinum particles loss to the membrane. The platinum loss is used to determine the Electrochemically Active Surface Area (ECSA) loss in the catalyst layer. The voltage loss due to platinum degradation is then determined from the ECSA data. The results show that longer times at higher upper potential limits lead to more platinum degradation and thus performance loss as expected. Accelerated Stress Test data is reproduced within the acceptable error. The model is applied to real-world data from a vehicle drive cycle showing that the model simplifications and assumptions outlined are reasonable and prove predictive capabilities. Although more experimental data would be beneficial to fully validate the model, the present work provides a complete, physics-based catalyst degradation model that can be integrated with performance models to predict durability and optimize future system designs and operating conditions. This paper is part of the JES Focus Issue on Proton Exchange Membrane Fuel Cell and Proton Exchange Membrane Water Electrolyzer Durability.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».