Thermal management of polymer electrolyte membrane fuel cells: comparative assessment of cooling systems
Notice bibliographique
Résumé
Thermal management of proton exchange membrane (PEM) fuel cells in hydrogen electric and hybrid electric vehicles is of great importance since most of heat generated inside the cells is absorbed by the structure of the fuel cells. Understanding the thermal behavior of PEM fuel cells helps in the design of effective cooling systems to dissipate the heat in the fuel cell and maintain the cell's temperature within the optimum operating range (i.e., 65 °C-75 °C). For the first time, we developed a methodology that combines thermal-electrochemical modeling of PEM fuel cell with empirical heat transfer correlations to reveal the temperature distribution through the structural layers of the PEM fuel cells. In addition, various cooling mediums (including air, hydrogen and water) flowing through the bipolar plate cooling channels are compared in terms of their cooling effects and the uniformity of the temperature distribution in the fuel cells at various flow conditions (i.e., different temperatures and coolant velocities). It is found that, although increasing the coolant flow velocity through the cooling channels enhances heat transfer between the fuel cell surface area and the coolant and reduces the average temperature of the PEM fuel cell, it results in lower temperature uniformity through the structure of the cells compared to lower coolant flow velocities. At a coolant temperature of 35 °C, the maximum temperature of the PEM fuel cell is 88 °C, 79 °C and 56 °C for air, hydrogen and water cooling mediums, respectively. In addition, at a coolant flow velocity of 0.02 m/s, the use of water in the cooling channels results in a temperature difference between the membrane with the highest temperature and the outer surface of the cell with the lowest temperature of 9 °C, while this temperature difference is about 6.5 °C when hydrogen is used as the coolant.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».