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Enregistrement W4234249828 · doi:10.1149/ma2015-02/37/1289

Three Dimensional, High Resolution MPL Generation for Thermal and Mass Transport Modeling of PEM Fuel Cells

2015· article· en· W4234249828 sur OpenAlexaff
Rupak Banerjee, Aimy Bazylak

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroporous materialMaterials scienceParticle (ecology)Proton exchange membrane fuel cellCoatingMass transferRADIUSComposite materialNanotechnologyMembraneMechanicsChemistryComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,183 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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