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Enregistrement W4206012102 · doi:10.2172/1837958

International Meeting on Fuel Cell and Electrolyzer Quality Control: Summary Report

2021· report· en· W4206012102 sur OpenAlexafffundabout
Michael Ulsh, Michael Hahn, François Girard, Ulf Groos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Renewable Energy LaboratoryOffice of Energy EfficiencyHydrogen and Fuel Cell Technologies OfficeNational Research Council CanadaOffice of Energy Efficiency and Renewable EnergyU.S. Department of Energy
Mots-clésFuel cellsMembrane electrode assemblyRenewable energyAttendanceEngineeringElectrolysisControl (management)Quality (philosophy)Engineering managementManufacturing engineeringComputer sciencePolitical scienceElectrolyteChemistryElectrical engineeringElectrodeChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quality control (QC) for both polymer electrolyte membrane fuel cell and electrolysis membrane electrode assembly (MEA) materials is a key challenge for scale-up and cost reduction. Developing methods for detecting defects, as well as measuring critical material properties and understanding the impact of as-manufactured variations in these materials on cell performance and lifetime, are critical barriers. To help address these needs, the National Research Council Canada (NRC), Fraunhofer Institute for Solar Energy Systems (ISE), and the National Renewable Energy Laboratory (NREL) have organized and facilitated a series of workshops on the topic, bringing together industry, academia, and research institutions from North America and Europe. Prior workshops in Canada and Germany have focused on the status of quality tool capabilities and identification of needed developments for fuel cells. These meetings have garnered an excellent response and follow-on attendance, with over 100 unique attendees.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,031

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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