MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3210969386 · doi:10.5281/zenodo.1001635

Numerical Studies Of A 3D Dmfc Short-Stack

2017· article· en· W3210969386 sur OpenAlexaff
David Ouellette, C. Özgür Çolpan

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésStack (abstract data type)Computer scienceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)→Même sujetFuel Cells and Related Materials→Travaux en français237 207→