Investigating Inlet Condition Effects on PEMFC GDL Liquid Water Transport through Pore Network Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Polymer electrolyte membrane fuel cells (PEMFCs) are promising electrochemical energy conversion devices due to their high efficiency, zero-local emissions, and rapid start-up capability. Water management is a vital issue in the PEMFC, as the accumulation of water directly affects its operating efficiency. During operation the membrane must be sufficiently humidified in order to achieve high proton conductivity; however, at high current densities, accumulation of liquid water in the cathode gas diffusion layer (GDL) blocks oxygen pathways, preventing this reactant from reaching the catalyst, which in turn hinders performance. Effective water management strategies are essential to improve PEMFC performance and require a detailed understanding of liquid water transport in the GDL. In a fuel cell stack, the cell components are assembled under compressive loads to prevent gas leakage; however, high compression of the GDL may affect cell performance. The non-uniform compression of the GDL, due to its contact with the bipolar plate, significantly alters the microstructure and consequently the dynamics of liquid water transport through the GDL [1]. A number of attempts have been made in experimental visualization of liquid water transport within compressed GDLs, but more work is required to evaluate these effects quantitatively [1-3]. The purpose of this study is to numerically investigate the effects of compression on liquid water transport through PEMFC GDLs. In this work, two types of carbon paper GDLs are compressed. At each compression value, volumetric X-ray tomography images of the samples are obtained. The resulting greyscale images are segmented using a novel thresholding algorithm. A watershed algorithm [4] is used to extract pore networks of the GDL. Pore network modeling with invasion percolation is employed to determine the liquid water profile within the GDL over the range of compression states. The results of this study provide a deeper knowledge of how compression and the GDL microstructure affect the movement of liquid water. References: [1] Bazylak, A., Sinton, D., Liu, Z.-S., Djilali, N. (2007) “Effect of Compression on Liquid Water Transport and Microstructure of PEMFC Gas Diffusion Layers,” Journal of Power Sources, 163 (2), 784-792 [2] Yip, R., Bazylak, A. (2012) “Investigation of liquid water saturation of compressed PEMFC GDLs using micro-computed tomography.” ESFuelCell2012-91446, American Society of Mechanical Engineers (ASME), 10th International Fuel Cell Science, Engineering and Technology Conference, San Diego, California, July 23-26, 2012 [3] Challa, P., Hinebaugh, J., Bazylak, A. (2011) “Comparison of Water Thickness Profiles of Compressed PEMFC GDLs.” ESFuelCell2011-54340, American Society of Mechanical Engineers (ASME), 9th International Fuel Cell Science, Engineering and Technology Conference, Washington, D.C. August 7-10, 2011 [4] Hinebaugh, J. Bazylak, A. (2012) “Pore Network Modeling to Study the Effects of Common Assumptions in GDL Liquid Water Invasion Studies.” ESFuelCell2012 -91466, American Society of Mechanical Engineers (ASME), 10th International Fuel Cell Science, Engineering and Technology Conference, San Diego, California, July 23-26, 2012
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».