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Enregistrement W3213891396 · doi:10.1115/imece2001/pid-25615

Calculations of Transport Phenomena in Solid-Oxide Fuel Cells

2001· article· en· W3213891396 sur OpenAlexaff
Steven Beale, Wen‐Sheng Dong, С. В. Жубрин, R.J. Boersma

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat transferContext (archaeology)Heat exchangerStack (abstract data type)CombustionThermal scienceFluid dynamicsDiscretizationMaterials scienceComputer scienceMechanical engineeringMechanicsNuclear engineeringChemistryEngineeringPlate heat exchangerMicro heat exchangerPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents the results of a collaborative research project of computer modeling of transport phenomena within the passages of solid-oxide fuel cells. From a mechanical design viewpoint, fuel cells may be considered to be similar to heat exchangers with internal heat generation due to ohmic heating. This is a function of load-driven factors. The thermomechanical design of the units is of paramount importance, as the reaction rates are a function of temperature, pressure, and species concentrations, i.e., the process is fully coupled. The design goal of the project is to ensure uniform flow and temperature distribution throughout the stack, to optimize performance and minimize the risk of failure. We developed computer models to predict the performance of cells and stacks of cells, so as to minimize the development of expensive experimental protypes and test rigs. The standard techniques of heat transfer and computational fluid dynamics were substantially modified to be applicable in this context. Three distinct approaches were considered. In all cases two fluids; air and fuel, each containing different chemical species were considered. The equations for fluid flow, heat and mass transfer with electro-chemical reactions occurring were discretized and solved using a finite-volume method. Detailed numerical simulations of a single cell and stacks of up to 54 cells were performed using fine three-dimensional meshes of up to 4.6 million cells. Simplified models based on a distributed resistance (porous media) analogy, and also traditional presumed flow methods used in heat exchanger and furnace design, were also employed. These latter approaches have the advantage of being readily executable on small personal computers. The three methodologies are described and compared in detail.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · 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
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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