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Enregistrement W4387376741 · doi:10.1016/j.electacta.2023.143275

A new procedure for rapid convergence in numerical performance calculations of electrochemical cells

2023· article· en· W4387376741 sur OpenAlexaff
Shidong Zhang, Shangzhe Yu, Roland Peters, Steven Beale, Holger Marschall, Felix Kunz, Rüdiger‐A. Eichel

Notice bibliographique

RevueElectrochimica Acta · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesForschungszentrum JülichBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésConvergence (economics)ElectrolysisCoupling (piping)Stability (learning theory)ElectrochemistryFuel cellsSolid oxide fuel cellComputer scienceElectric fieldMaterials scienceMathematical optimizationChemistryApplied mathematicsElectrodePhysicsMathematicsChemical engineeringEngineeringPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces a novel coupled region-to-region numerical procedure for electric field potential calculations. A conventional segregated scheme is also introduced to illustrate the coupling issue that exists in performance calculations in electrochemical devices. Numerical simulations are conducted for a solid oxide cell operating in both fuel cell and electrolysis modes. The cell performance is predicted with both segregated and coupled methods. A comparison between the coupled and segregated schemes shows that the former greatly outperforms the latter, accelerating convergence (from 5000 to 300 iterations) and improving stability. A smaller coupling coefficient contributes to the convergence as well, however, less remarkably. The coupled region-to-region approach may readily be applied to numerous other scenarios, e.g., heat transfer problems between different phases and regions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,868

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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