Probing Heterogeneous Water Distributions within Fuel Cell Membranes Using Combined Neutron and X-Ray Tomography (NeXT)
Notice bibliographique
Résumé
Water management in a fuel cell is an essential prerequisite for achieving high cell performance, where sufficient water is required for membrane hydration while excess liquid water leads to undesired mass transport losses. Existing heterogeneity within the fuel cell, such as those created by flow-field lands and channels create three-dimensional (3-D) heterogeneity in water distribution within the fuel cell components, which may have long term effect on the durability of fuel cell components, such as the membrane (1). 3-D visualization techniques such as X-ray (1-4) and neutron (5) tomography are powerful in revealing the effect of the existing heterogeneity on water distributions in 3-D. However, there is an opportunity to combine neutron and X-ray tomography (6) to probe into the details of these heterogenous water distributions even further and clarify their impacts on 3-D membrane hydration. In this study, we investigate the effect of heterogeneity in fuel cells (primarily land-channel heterogeneity) on 3-D membrane hydration and membrane morphology changes during fuel cell operation using simultaneous neutron and X-ray tomography (NeXT). The fuel cell is tested at varying gas humidity conditions in a serpentine flow-field configuration. A simultaneous coupling of neutron and X-ray imaging provides high contrast across various components of the fuel cell. Specifically, neutrons are highly attenuated by hydrogen atoms; hence neutron imaging is used to accurately locate and quantify operando water distribution. X-rays are sensitive to metals; hence simultaneous X-rays imaging is used to track metal-containing components (metal flow-field) and interfaces (such as interface between Pt-containing catalyst layer and membrane). This study demonstrates how heterogeneity in fuel cells plays a role in 3-D membrane hydration and needs to be tailored to enhance cell performance. References Y. Singh, R. T. White, M. Najm, T. Haddow, V. Pan, F. P. Orfino, M. Dutta, and E. Kjeang, J. Power Sources., 412 (2019): 224-237. Y. Nagai, J. Eller, T. Hatanaka, S. Yamaguchi, S. Kato, A. Kato, F. Marone, H. Xu and F. N. Büchi, J. Power Sources. , 435 (2019). 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). S. S. Alrwashdeh, I. Manke, H. Markötter, M. Klages, M. Göbel, J. Haußmann, J. Scholta and J. Banhart, ACS Nano. , 11, 6 (2017). 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. M. LaManna, D. S. Hussey, E. Baltic and D. L. Jacobson, Rev. Sci. Instrum. , 88, 11 (2017).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».