Evaluation of Porous Media Gas Diffusion Models for PEMFC Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Polymer electrolyte membrane fuel cells (PEMFCs) are considered as zero emission power sources for transportation and stationary power purposes. The membrane electrode assembly (MEA) is the core of PEMFC and is composed of a gas diffusion layer (GDL), catalyst layer (CL) and proton exchange membrane (PEM). GDL is a carbon-based, fibrous porous medium that simultaneously provides a path for heat, mass and electron transport, as well as providing a mechanically robust support for the CL. The gas diffusion in the GDL can be estimated by Fick’s law where the effective diffusion coefficient of gaseous species is used. There are many models in the literature based on correlations defining the effective diffusion coefficients through GDLs. Some of these models were originally derived to estimate the transport properties of a porous media composed of spherical particles, e.g. Bruggeman approximation and effective medium approximation. Inherently, such models tend to result to more inaccurate outcomes compared to the models which assume the GDL structure as cylindrical carbon fibers, i.e. the diffusion model based on percolation theory. The percolation theory model considers GDL as a medium composed of freely overlapping fibers oriented in different directions. However, there are several models available in the literature with less simplifying assumptions in GDL structure. The pore network model (PNM) reconstruct the porous media using topology and size information extracted from high resolution tomographic patterns. Also CFD based models can even investigate the actual GDL structure and reconstruct the 3D stochastic porous medium microstructure. These models combine pore-scale model with CFD approaches, e.g. lattice Boltzmann method (LBM) or direct numerical simulation (DNS). This study compares the available models for dry gas diffusion in GDL with experimental data acquired from symmetrical modified Loschmidt cell (SMLC). The SMLC is employed to measure the effective diffusion coefficient of oxygen passing through GDL samples, i.e. SGL SIGRACET 24BA, 24 BC, 25BA, 25BC and TGP-H-060. The SMLC result for effective diffusion coefficient in TGP-H-060 has less than 2% difference with the available data in the literature for this type of GDL. In order to evaluate the accuracy of effective medium models and percolation theory model, the experimental data for the above-mentioned GDLs is compared with the predictions of these models. The porosity of GDL samples are in the valid range of diffusion models. The diffusion models based on the effective medium approximation have the greater difference with SMLC data in compare with the percolation theory model. The model’s predictions are the worst for the GDLs with microporous layer (MPL), i.e. SIGRACET 24 BC and 25BC. Since the MPL imposes an extra resistance to gas diffusion which is not considered in any GDL diffusion models. The least error in model’s outcome is 30% which associates to the effective diffusion coefficient predicted by percolation theory model for SIGRACET 25BA.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».