Three Dimensional, High Resolution MPL Generation for Thermal and Mass Transport Modeling of PEM Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
The microporous layer (MPL) of the polymer electrolyte membrane (PEM) fuel cell has been shown to significantly improve the performance of the fuel cell1. However, there remains a lack of conclusive evidence for the transport processes through the MPL. The nano-scale pore sizes limit the probing capabilities of experimental and visualization studies2,3. Based on information from previous characterization studies done at a relatively low resolution, a stochastically generated MPL model has been built that closely represents the structural properties of the MPL coating of SGL 25BC, which is a commercially available gas diffusion layer (GDL) used in automotive applications. This model is the first step for designing MPLs and studying their thermal and mass transport properties. In this work, the MPLs have been generated with a particle diameter of 60 nm and a filling radius of 12 nm, which statistically represents the MPL of SGL 25BC2. Additional MPL structures have also been generated with varying particle diameters, filling radii, and particle overlaps to better understand the structural properties impact on thermal and mass transport. The filling radius represents the addition of a binding material to the MPL, and polytetrafluoroethylene (PTFE) is commonly used in this manufacturing process. PTFE is uniformly distributed throughout the MPL structure, as shown by George et al.4 and assumed by El Hannach et al.5. The MPL structure being generated treats the carbon particles and the PTFE as separate materials. This allows for accurate simulation of heat transfer through the structure, which is dependent on the thermal properties of the solid. Figure 1 shows a 1.5 µm x 1.5 µm x 1.5 µm domain of the MPL which has been generated at a voxel resolution of 5 nm/voxel. Higher resolution structures (at 1 nm/voxel) have also been generated. However, the computational cost of the higher resolution is not justified by the improvement in the results. The resulting structures have been validated by calculating the diffusivity of oxygen through the pores. The diffusivity calculations have been done using the pore network modeling technique, implemented through our open source pore network model, OpenPNM (www.openpnm.org). The high resolution of the structure allows for studying the particle to particle contact region, which is extremely critical in heat transfer studies. This model has been used to study the effect of particle size, binder ratio, and structure on the heat and mass transport through the MPL. This work will provide valuable data for improved performance modeling of the fuel cell towards the goal of reducing the experimental cost and the iteration time of designing new MPLs for advanced heat and mass transport management. Figure 1: 1.5 µm side length domain of MPL generated using the scheme mentioned in this work. References 1. Z. Qi and A. Kaufman, J. Power Sources, 109, 38 – 46 (2002). 2. S. J. Botelho and A. Bazylak, J. Power Sources, 280, 173–181 (2015). 3. E. A. Wargo, V. P. Schulz, A. Çeçen, S. R. Kalidindi, and E. C. Kumbur, Electrochimica Acta, 87, 201–212 (2013). 4. M. George, R. Banerjee, J. Wang, and A. Bazylak, Electrochem. Commun. (Submitted). 5. M. El Hannach, R. Singh, N. Djilali, and E. Kjeang, J. Power Sources, 282, 58–64 (2015). Figure 1
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».