Notice bibliographique
Résumé
One of the primary challenges in fuel cell stack models, is the lack of numerical methods and computational resources available to handle a full-scale stack geometry (which can often have ~10-100 single cells stacked in series) to at least the same grid resolution and detailed physics as could be obtained in an equivalently detailed single cell model. To help resolve this challenge, a 3D modelling approach is proposed, and applied to a 5-cell direct methanol fuel cell (DMFC) short-stack. In this approach, the flow fields, backing layers and membranes are solved numerically in a 3D manner, whereas the electrochemical performance is solved analytically. This approach allowed for the detailed physics to be incorporated into the model without the requirement of a high mesh density within the MEA. Thus softening the computational load. Since it is well-known that non-uniform flow distributions within the stack’s cells and within the MEA can lead to accelerated aging of the fuel cell components, a parametric study on the anode and cathode flow rates, and methanol concentrations are examined numerically. The model was used to shed light onto the mechanisms that lead to non-uniform flow behaviour within the stack’s cells; help identify methods to maintain a uniform flow and concentration distribution within the stack; and to provide methods to minimize methanol crossover to the cathode. This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Sklodowska-Curie grant agreement No 661579. Project Name: Development of a High Performance Flowing Electrolyte-Direct Methanol Fuel Cell Stack Through Modeling and Experimental Studies Acronym: FEDMFC Publication date: 2017-05-17
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».