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Enregistrement W4376269636 · doi:10.1149/1945-7111/acd4ec

Effect of Dispersion Method on Ink Rheology and Microstructure of Microporous Layer for PEMFCs

2023· article· en· W4376269636 sur OpenAlexaff
Mengyan Chen, Shaojie Du, Joey Chung‐Yen Jung, Ruiming Zhang, Zuomin Dong, Ned Djilali, Pang‐Chieh Sui

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central Universities
Mots-clésMicroporous materialMaterials scienceSonicationMicrostructureAgglomerateInkwellComposite materialRheologyBall millProton exchange membrane fuel cellChemical engineeringDispersion (optics)Fuel cells

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the modern design of proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs), a microporous layer (MPL) is often introduced between the gas diffusion layer and catalyst layer to facilitate water management and reduce contact resistance. In this study, an experimental investigation of MPL fabrication, particularly on ink preparation, is carried out to assess the relationship between ink properties and MPL’s microstructure. Two dispersion methods for ink preparation, i.e., sonication and ball-milling, are employed. Rheological and agglomerate size measurements of the inks are performed. Structural properties of the MPL are characterized by the Brunauer–Emmett–Teller method. The MPL inks prepared by ball-milling and sonication dispersion are found to have different rheological properties. The viscosity of ball-milled inks is around 20 mPa·s, whereas for sonicated inks it is about one order of magnitude lower. The surface cracks of the MPL by ball-milling appear to be more extensive and fewer in number than those by sonication. A distinct layer structure forms when the inks are dispersed by ball-milling, whereas sonicated inks penetrate the gas diffusion substrate. The MPL fabricated by a ball-milled ink for 2 h has the most uniform microstructural characteristics among the cases tested.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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