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Enregistrement W4244171260 · doi:10.1149/ma2018-02/41/1358

Microstructural Analysis of Electrode Performance in Fuel Cells at Varying Water Contents

2018· article· en· W4244171260 sur OpenAlexaff
Mayank Sabharwal, Marc Secanell

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProton exchange membrane fuel cellMaterials scienceWater transportPorosityDiffusionPorous mediumGaseous diffusionElectrochemistryLiquid waterNuclear engineeringElectrodeChemical engineeringWater flowEnvironmental scienceComposite materialFuel cellsChemistrySoil scienceThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimizing the water management in proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) is paramount to improving their performance at high current densities. Numerical models describing the physical processes in the PEMFC are an important tool to analyze and understand experimental results and optimize the performance with respect to material properties and operating conditions. Macro-scale models of PEMFCs describing two-phase flow have previously been developed (1, 2). These models rely on effective transport properties and morphological information of the porous layers, such as pore size distribution (PSD), to accurately describe the physical processes. These properties are often estimated using empirical correlations (1). Microstructural modeling provides a feasible alternative to estimate the required transport properties based on the morphology of the porous layers. Microstructural models describing gas transport and liquid water intrusion have previously been developed for gas diffusion layers (GDLs) (3) and micro-porous layers (MPLs) (4). For catalyst layers (CLs), microstructural models describing the transport and electrochemical reactions under dry conditions are available in literature (5, 6). However, very few studies (7, 8) have accounted for liquid water intrusion in the CLs and the corresponding effect on the transport properties and electrochemical performance. The aim of this work is to develop numerical models to simulate liquid water intrusion in the fuel cell CLs and study the corresponding effect on the transport properties and performance. A focused ion beam-scanning electron microscopy (FIBSEM) CL reconstruction is used to study gas and charge transport and liquid water intrusion in the CL. Liquid water intrusion in the CL is simulated using a full morphology based model. In-situ μ-CT data was used to validate the liquid water intrusion model. The validated model will be used to simulate liquid water intrusion in CLs with different modes of injection such as nucleation (8), PSD based (7) and boundary based (9). The obtained saturation distributions in the CLs would be used as meshes for continuum simulations to study the changes in the effective diffusivity and electrochemical performance of the CLs. For the electrochemical simulations, charge transport is simulated in an ionomer film and oxygen transport is simulated in the ionomer, pores and liquid water. Figure 1a shows a schematic of a single pore with ionomer film and the reaction boundary. Since FIBSEM does not provide any information about the ionomer, carbon or platinum, it is assumed that the ionomer forms a thin film at pore-solid interface. This film is digitally reconstructed based on the composition of the CL. The reaction is simulated at the ionomer-solid interface assuming that the solid interface corresponds to platinum particles. The numerical framework for the microscale simulations has been developed in the open-source package OpenFCST (10). The current results show that the different modes of water injection result in different threshold saturations, i.e., the saturation at which percolating pore volume for gas transport is lost. The effective diffusivity of oxygen reduces with an increase in saturation. Electrochemical simulations on partially saturated CLs are underway. References 1. J. Zhou, A. Putz and M. Secanell, J. The Electrochem. Soc., 164(6), F530 (2017). 2. A. Z. Weber, R. M. Darling and J. Newman, J. Electrochem. Soc., 151(10), A1715 (2004). 3. J. T. Gostick, M. A. Ioannidis, M. W. Fowler and M. D. Pritzker, J. Power Sources, 173(1), 277 (2007). 4. R. Wu, X. Zhu, Q. Liao, H. Wang, Y.-d. Ding, J. Li and D.-d. Ye, International Journal Hydrogen Energy, 35(14), 7588 (2010). 5. M. Sabharwal, L. Pant, A. Putz, D. Susac, J. Jankovic and M. Secanell, Fuel Cells, 16(6), 734 (2016). 6. K. J. Lange, P.-C. Sui and N. Djilali, J. Electrochem. Soc., 157(10), B1434 (2010). 7. T. Hutzenlaub, J. Becker, R. Zengerle and S. Thiele, J. Power Sources, 227, 260 (2013). 8. M. El Hannach, J. Pauchet and M. Prat, Electrochimica Acta, 56(28), 10796 (2011). 9. M. Sabharwal, J. T. Gostick and M. Secanell, J. The Electrochem. Soc. (under review) (2018). 10. M. Secanell, A. Putz, P. Wardlaw, V. Zingan, M. Bhaiya, M. Moore, J. Zhou, C. Balen and K. Domican, ECS Transactions, 64(3), 655 (2014). 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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