Numerical Study of the Impact of Two-Phase Flow in the Anode Catalyst Layer on the Performance of Proton Exchange Membrane Water Electrolysers
Notice bibliographique
Résumé
Mass transport losses in proton exchange membrane water electrolysis (PEMWE) cells have gained increased focus in recent years, however two-phase flow within the anode catalyst layer (ACL) has not been extensively studied. This work uses 2-D, finite element simulations with a capillary pressure based model to study two-phase flow in the ACL. The porous media are characterised using a pore size distribution (PSD), allowing for the impact of structural changes to be analysed. The results show the reaction distribution heavily influences gas accumulation within the ACL: bubbles produced close to the membrane induce high gas pressures in the ACL, while bubbles produced close to the porous transport layer (PTL) allow for an easy escape to the PTL. Very high gas saturations are required in the ACL to have an appreciable impact on performance, which is difficult to achieve given the hydrophilic nature of the anode electrode. Therefore, it is likely that sections of the ACL need to be screened by large bubbles to induce significant losses. The PTL saturation had a minimal effect on ACL saturation, as each layer has a very different intrusion curve. As such, characterization of the ACL microstructure is crucial to understanding PEMWE mass transport limitations.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».