Estimation of Relative Transport Properties in Porous Transport Layers Using Pore-Scale and Pore-Network Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Improvements in imaging techniques have enabled the reconstruction of complex porous media which can be analyzed by computer simulations. The two most popular methods for numerical analysis of transport in porous media are direct numerical simulation (DNS) and pore network modeling (PNM). This work aims at assessing the suitability of these techniques to study dry and wet transport properties of porous transport layers for fuel cells and electrolyzers by comparing numerical predictions to experimental data for mercury intrusion, and transport properties. The microstructures of different materials are obtained using micro X-ray computed tomography and characterized by measuring mercury intrusion porosimetry (MIP) curves, dry permeability and diffusivity. Their results are compared to numerically predicted MIP, and dry and wet permeability and diffusivity. Results show that DNS is capable of accurately predicting intrusion, and transport properties without using any fitting parameters. Accurate predictions could be achieved with a PNM when the inscribed diameter method was used for pore size distribution, and the equivalent diameter was used to estimate pore transport properties. While DNS provides more accurate results without necessitating any calibration, a properly constructed PNM is shown to provide relatively good estimations of transport properties at a reduced computational expense.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».