Visualizing Water Desaturation in Frozen Gas Diffusion Layers With Flow Field Segmentation via Synchrotron X-Ray Radiography
Notice bibliographique
Résumé
Synchrotron X-ray tomography images were used to study dynamic, regional water transfer behavior in the gas diffusion layer (GDL) during thawing and desaturation processes. Initially saturated, frozen GDLs were thawed and desaturated with air in a serpentine gas flow channel. On-the-fly (OTF) high speed CT scans via synchrotron X-ray allowed the capture of consecutive water transfer inside the GDL under the cold start-up gas purging condition. Desaturation data of Sigracet 35AA GDLs with three superficial gas velocities (2.88–5.98 m/s) were selected for analysis. Multiple spatial segmentation levels based on the flow field geometry, including channel vs. rib, individual channels and ribs, and smaller sections in each channel and rib, were applied to the in-plane direction to study the GDL regional thawing and desaturation behaviors. Each segmentation volume had a similar desaturation pattern in general; however, water distribution and desaturation show heterogeneity over the GDL domain, as well as relation with factors including the flow field geometry, air traveling distance, and initial saturation level. These data from the segmentation analysis expand the knowledge of localized water transfer behavior during the cold start thawing process. These data can also provide valuable information for future cold start modeling and help in optimizing the PEM fuel cell flow field design.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».