Combining Pore-Scale Liquid Water Visualization and Modeling to Understand Water Transport in Operating Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
An in-depth understanding of liquid water transport in fuel cell gas diffusion layers (GDLs) has the potential to inform the development of novel water management strategies that lead to improved fuel cell performance at high current densities. Several visualization (1-4) and modeling (5, 6) studies have shed light into some of these mechanisms of liquid water transport. However, due to the heterogenous nature of porous materials within the fuel cells, pore-scale modeling and simulations are required for in-depth analysis. Due to recent advancements in visualization techniques, particularly high-resolution synchrotron X-ray (1-4) and neutron (7) micro-computed tomography, the spatial distribution of liquid water within individual GDL pores during fuel cell operation can be resolved. In addition, pore network modeling (8) has been used to simulate and examine pore-to-pore water transport behavior within a wide range of GDL materials. However, we need to combine pore-network simulations with experimental data of realistic fuel cell conditions to study water transport in representative operating conditions in greater detail. In this study, we combined 3-D computed tomography and pore network modeling to expand on our understanding of liquid water transport within gas diffusion layers of operating fuel cells. First, we used synchrotron X-ray tomography to examine the micron-scale GDL porous structure and in-operando 3-D liquid water distribution using a custom fuel cell specialized for imaging. Then, we simulated water transport within the examined GDL structure using pore network modelling. We then compared the 3-D experimental results to our simulations to gain a deeper understanding of realistic inlet conditions for liquid water transport within the GDL. The study demonstrates a robust strategy to probe, understand, and predict liquid water transport within the complex porous structures in PEM fuel cells. References S. J. Normile, D. C. Sabarirajan, O. Calzada, V. De Andrade, X. Xiao, P. Mandal, D. Y. Parkinson, A. Serov, P. Atanassov and I. V. Zenyuk, Meter. Today Energy., 9 (2018). J. Eller, J. Roth, F. Marone, M. Stampanoni and F. N. Büchi, J. Electrochem. Soc., 164, 2 (2017). S. S. Alrwashdeh, I. Manke, H. Markötter, M. Klages, M. Göbel, J. Haußmann, J. Scholta and J. Banhart, ACS Nano., 11, 6 (2017). P. Krüger, H. Markötter, J. Haußmann, M. Klages, T. Arlt, J. Banhart, C. Hartnig, I. Manke and J. Scholta, J.Power Sources., 196, 12 (2011). C. Y. Wang, Chem. Rev., 104 (2004). P. P. Mukherjee, Q. J. Kang and C. Y. Wang, Energy Environ. Sci., 4, 2 (2011). J. M. LaManna, Y. Yue, T. A. Trabold, J. D. Fairweather, D. S. Hussey, E. Baltic and D. L. Jacobson, Meet. Abstr. - Electrochem.Soc., 32 (2017). J. Gostick, M. Aghighi, J. Hinebaugh, T. Tranter, M. A. Hoeh, H. Day, B. Spellacy, M. H. Sharqawy, A. Bazylak, A. Burns, W. Lehnert and A. Putz, Comput. Sci. Eng., 18, 4 (2016).
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».