Performance Benefits of Multiwall Carbon Nanotubes in the Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell Gas Diffusion Layer
Notice bibliographique
Résumé
In a polymer electrolyte membrane (PEM) fuel cell, the effective removal of product liquid water is necessary for achieving high power output. Liquid water produced at the cathode catalyst layer (CL) accumulates in the pores of the gas diffusion layer (GDL) and impedes oxygen diffusion from gas channels to the catalytic reaction sites. To reduce liquid water build up in the GDL, dual-layer GDLs comprised of a carbon fiber macro-porous substrate and a micro-porous layer (MPL) are typically used. The MPL covers the large surface pores of the substrate yielding a smooth interfacial contact region between the CL and the GDL. This smooth interface results in superior thermal and electrical conductivities as well as reduced water accumulation in the region between the CL and GDL. The MPL is typically a mixture of carbon black particles and hydrophobic agents. The structural properties of the MPL, such as surface crack size and porosity distribution, are dependent on its composition. An MPL containing 20-40 wt. % of hydrophobic agent was shown to facilitate product water removal at high current density operation1. Recently, it was found that the addition of carbon nanotubes (CNT) led to the strong adhesion between carbon black particles and the reduction of ohmic and mass transport losses 2-4. In this work, the physical properties of the SGL 25 series GDLs (SGL Group) were characterized by various imaging methods. Three types of commercially available GDLs were studied: SGL 25BC, 25BI and 25BN. SGL 25BC is the standard MPL with 23 wt.% PTFE, while SGL 25BI contains a reduced PTFE content of 10 wt.%. In SGL 25BN, CNTs are added to the standard MPL (i.e. 23 wt.% PTFE with CNT). Scanning electron microscopy (SEM) images of each GDL are shown in Figure 1. High intensity X-rays generated at the BMIT-BM beamline of the Canadian Light Source were utilized to image the fuel cell in operando, and the liquid water distribution in the resulting radiographs was identified with in-house post-processing algorithms. Images were obtained with a pixel resolution of 6.5 µm at a frame rate of 0.33 frames per second. In this work, the performance of these materials will be discussed, in particular, within the context of their varying microstructure. Reference 1. Qi Z, Kaufman A. Improvement of water management by a microporous sublayer for PEM fuel cells. J Power Sources. 2002;109(1):38-46. 2. Lin S, Chang M. Effect of microporous layer composed of carbon nanotube and acetylene black on polymer electrolyte membrane fuel cell performance. Int J Hydrogen Energy. 2015;40(24):7879-7885. 3. Fan C, Chang M. Improving proton exchange membrane fuel cell performance with carbon nanotubes as the material of cathode microporous layer. Int J Energy Res. 2016;40(2):181-188. 4. Schweiss R, Steeb M, Wilde PM, Schubert T. Enhancement of proton exchange membrane fuel cell performance by doping microporous layers of gas diffusion layers with multiwall carbon nanotubes. J Power Sources. 2012;220:79-83. Figure 1
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».