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Enregistrement W4234534025 · doi:10.1149/ma2020-02342213mtgabs

Combined Two-phase Co-flow and Counter-flow in a Gas Channel/Porous Transport Layer Assembly

2020· article· en· W4234534025 sur OpenAlexaff
Steven Beale, Martin Andersson, Norbert Weber, Holger Marschall, Werner Lehnert

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPorous mediumMechanicsCapillary actionPorosityFlow (mathematics)BubbleMaterials scienceChemistryPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymer electrolyte fuel cells and electrolyzers are low temperature devices whereby both gases and liquids intermingle within the porous transport layers and open channels. The flow of the liquid and gas is of paramount importance to the functioning of the unit. This motion is poorly understood. Cell-level models typically employ volume-averaging techniques to describe the motion of the flowing reactants and products. Until recently, detailed analysis of the two-phase liquid gas mixture, employing front-tracking methods has proved too computationally prohibitive. Previous work [1,2] has considered the motion of liquid drops in gas channels, it being assumed the drops are formed at specific nucleation sites on the sides of the channels. The present work considers a detailed numerical analysis of combined liquid-gas co-flow in a gas channel with liquid-gas counter-flow in a porous transport layer (PTL). The geometry considered is a ‘T-shape’ with the porous transport layer in the form of a thin rectangular prism of dimensions 0.5×0.5×0.1 mm3 located at the base of the ‘T’, and the gas flowing across the top channel, as shown in Fig. 1. The PTL is reproduced by digital reconstruction of nano-computer tomography images of a Freudenberg H2315 PTL as a stereolithography file*, see Figure 2(a). From this, the domain is tessellated with an unstructured castellated, or octree, type mesh, Fig. 2(b). Liquid water is introduced at an electrode at the base of the PTL and gaseous oxygen is simultaneously removed by electrochemical reduction; the resulting liquid-gas counter-flow in the porous transport layer effects liquid droplets being entrained in co-flow in the gas channel and being convected downstream, thereafter. The equations of mass and momentum are solved by means of the open source software library OpenFOAM. A volume-of-fluid approach based on the multidimensional universal limiter for explicit solution was employed. At t = 0, the channel is presumed to be filled with gas, and the PTL partially saturated with liquid water. Gas is introduced at the inlet at a given velocity. Water is added and gas removed at the electrode (counter-flow), whereas both water and gas are removed at the outlet (co-flow). At the channel walls and on the PTL fibres, the static contact angle is fixed. Some results are shown in Fig. 3(a-d). It can be seen that the location and size of the drops shed varies somewhat in space and time, i.e., there is a stochastic component to the motion of the fluid, due to the spatial distribution of the fibres in the PTL, the transient shedding process, and the merging of liquid streams flowing into the gas channel. Nonetheless a definite periodicity is observed, with drops being injected into the channel at a fairly regular rate. Some relatively minor switching with time is observed within the PTL due to the random packing of fibres, but these transients are relatively quiescent. In addition to providing important new information about flow and pressure losses in electrochemical cells as a function of current density and stoichiometry, the present model may be also used to enumerate properties such as relative permeability which can subsequently be employed in cell-scale models. * The authors wish to thank Mr. Eugen Hoppe for constructing a stereolithography file of the porous material used in this study. [1] Andersson, M., Beale, S.B., Reimer, U., Lehnert, W., Stolten, D., Int. J. Hydrog. Energy, 2018, 43(5): 2961-2976. [2] Andersson, M., Mularczyk, A., Lamibrac, A., Beale, S.B., Eller, J., Lehnert, W., Büchi, F.N., J. Power Sources, 2018. 404: 159-171. 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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,222 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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