Utilizing Pore Network Modeling for Performance Analysis of Multi-Layer Electrodes in Vanadium Redox Flow Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Vanadium redox flow batteries (VRFBs) are promising energy storage devices. The microstructure of the porous electrode affects the performance of VRFBs. Therefore, identifying optimized electrode structures is an active research area. However, designing optimal microstructures requires studying varieties of structural parameters and design cases using a modeling tool with low computational cost. In this study, a pore network modeling (PNM) framework was developed to study the effects of multi-layer electrodes on VRFB electrode performance. In contrast to previous experimental works that were focused on multi-layer structure of the same material, this study explored the effect of using different microstructures in each layer. Using an image generation algorithm, fibrous materials were generated from which pore networks were extracted. The developed PNM included a modification by adding throat nodes in the geometry to accommodate a velocity dependent mass transfer coefficient. The results showed that putting a highly permeable layer near the membrane provides an alternative preferential path for fluid to distribute and supply those regions with reactive species, resulting in 57% increase in limiting current density in contrast to the opposite order. However, selection of the desired structures must be based on a trade-off between the current/power density and pressure drop.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».