MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3154456584 · doi:10.1016/j.pecs.2020.100902

Continuum scale modelling and complementary experimentation of solid oxide cells

2021· article· en· W3154456584 sur OpenAlexaff
Steven Beale, Martin Andersson, Carlos Boigues-Muñoz, Henrik Lund Frandsen, Zijing Lin, Stephen J. McPhail, Meng Ni, Bengt Sundén, André Weber, Adam Z. Weber

Notice bibliographique

RevueProgress in Energy and Combustion Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesInternational Association for the Evaluation of Educational Achievement
Mots-clésSolid oxide fuel cellEnergy transformationProcess engineeringChemical energyOxideRenewable energyElectric potential energyRange (aeronautics)Biochemical engineeringElectrochemical energy conversionElectricityElectricity generationComputer scienceChemistryPower (physics)EngineeringElectrochemistryThermodynamicsElectrical engineeringPhysicsAerospace engineeringElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solid oxide cells are an exciting technology for energy conversion. Fuel cells, based on solid oxide technology, convert hydrogen or hydrogen-rich fuels into electrical energy, with potential applications in stationary power generation. Conversely, solid oxide electrolysers convert electricity into chemical energy, thereby offering the potential to store energy from transient resources, such as wind turbines and other renewable technologies. For solid oxide cells to displace conventional energy conversion devices in the marketplace, reliability must be improved, product lifecycles extended, and unit costs reduced. Mathematical models can provide qualitative and quantitative insight into physical phenomena and performance, over a range of length and time scales. The purpose of this paper is to provide the reader with a summary of the state-of-the art of solid oxide cell models. These range from: simple methods based on lumped parameters with little or no kinetics to detailed, time-dependent, three-dimensional solutions for electric field potentials, complex chemical kinetics and fully-comprehensive equations of motion based on effective transport properties. Many mathematical models have, in the past, been based on inaccurate property values obtained from the literature, as well as over-simplistic schemes to compute effective values. It is important to be aware of the underlying experimental methods available to parameterise mathematical models, as well as validate results. In this article, state-of-the-art techniques for measuring kinetic, electric and transport properties are also described. Methods such as electrochemical impedance spectroscopy allow for fundamental physicochemical parameters to be obtained. In addition, effective properties may be obtained using micro-scale computer simulations based on digital reconstruction obtained from X-ray tomography/focussed ion beam scanning electron microscopy, as well as percolation theory. The cornerstone of model validation, namely the polarisation or current-voltage diagram, provides necessary, but insufficient information to substantiate the reliability of detailed model calculations. The results of physical experiments which precisely mimic the details of model conditions are scarce, and it is fair to say there is a gap between the two activities. The purpose of this review is to introduce the reader to the current state-of-the art of solid oxide analysis techniques, in a tutorial fashion, not only numerical and but also experimental, and to emphasise the cross-linkages between techniques.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations109
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProgress in Energy and Combustion ScienceMême sujetAdvancements in Solid Oxide Fuel CellsTravaux en français237 207