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Enregistrement W4285495188 · doi:10.1149/1945-7111/ac811d

Modeling the Effect of Low Pt Loading Cathode Catalyst Layer in Polymer Electrolyte Fuel Cells. Part II: Parametric Analysis

2022· article· en· W4285495188 sur OpenAlexaff
Arturo Sánchez-Ramos, Jeff T. Gostick, Pablo A. García‐Salaberri

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de Investigación
Mots-clésIonomerMaterials scienceElectrolyteVolume fractionComposite materialSaturation (graph theory)CathodeCarbon fibersPorosityThermal diffusivityMass fractionPolymerChemical engineeringChemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A parametric analysis is presented using a previously validated 1D model for a cathode catalyst layer (CL). The results show that maximum power density at low Pt loading can be maximized with relatively thin CLs (thickness ∼ 2 μ m) featuring a high carbon volume fraction (low ionomer-to-carbon weight ratio, I/C) compared to high Pt loading CLs. The shift of the optimal carbon volume fraction (I/C ratio) is caused by the dominant role of the local oxygen transport resistance at low Pt loading, which is lowered by a reduction of the average ionomer film thickness (better ionomer distribution among carbon particles). In contrast, at high Pt loading, higher porosity and pore radius (lower carbon volume fraction) is beneficial due to an increase of bulk effective diffusivity despite thickening of ionomer films. Moreover, the results show that performance at low Pt loading is significantly improved with increasing mass-specific activity. The effect of average saturation and ionomer permeability on performance at low Pt loading is lower compared to dry CL composition and mass-specific activity.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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