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Enregistrement W3152461717 · doi:10.1149/1945-7111/abf50c

A Numerical Study on the Impact of Cathode Catalyst Layer Loading on the Open Circuit Voltage in a Proton Exchange Membrane Fuel Cell

2021· article· en· W3152461717 sur OpenAlexafffund
M. S. Moore, Shantanu Shukla, Stephan Voß, Kunal Karan, Adam Z. Weber, Iryna V. Zenyuk, Marc Secanell

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésProton exchange membrane fuel cellOpen-circuit voltageCathodeHydrogenVoltage dropChemistryOxidePolarization (electrochemistry)Drop (telecommunication)VoltageMaterials scienceCatalysisThermodynamicsChemical engineeringPhysical chemistryElectrical engineeringEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The open circuit voltage (OCV) in a proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) is typically recorded as being approximately 300 mV lower than the equilibrium voltage computed by the Nernst equation. While a number of causes have been proposed, the voltage drop is generally attributed to the oxidation of crossover hydrogen in the cathode. A single phase, through-the-channel model is presented that includes hydrogen transport across the membrane, an empirical model for the hydrogen oxidation reaction (HOR) fit to experimental data obtained at high potentials and a multi-step kinetic model to describe the oxygen reduction reaction (ORR). Model predictions were compared to experimentally obtained OCVs and the results show that the model is capable of capturing the experimentally observed changes in OCV with platinum loading, as well as fuel cell performance; and that, at low Pt loadings, small quantities of unreacted hydrogen leave the cathode because the HOR is kinetically limited by oxide blocking and anion adsorption. A parametric study is used to show that a minimum OCV is achieved at ultra-low loadings. Results also show that only a multi-step ORR model can simultaneously capture polarization data and the OCV.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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