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Enregistrement W4388750295 · doi:10.1149/1945-7111/ad0dc3

Improved Decal Transfer Method to Reduce Membrane Damage from Foreign Particles in Membrane Electrode Assembly

2023· article· en· W4388750295 sur OpenAlexafffund
MohammadAmin Bahrami, Yixuan Chen, Nitish Kumar, Francesco P. Orfino, Monica Dutta, Michael Lauritzen, Erin Setzler, Alexander L. Agapov, Erik Kjeang

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensBallard Power Systems (Canada)Simon Fraser University
Organismes subventionnairesWestern Economic Diversification CanadaBritish Columbia Knowledge Development FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationW. L. Gore and AssociatesBallard Power Systems
Mots-clésMembraneMembrane electrode assemblyDurabilityMaterials scienceElectrolyteChemical engineeringElectrodeComposite materialNanotechnologyChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foreign particles unintentionally embedded in the membrane electrolyte assembly may be detrimental to polymer electrolyte fuel cell durability by dissolution of contaminants or puncture of the membrane. The presence of incidental particles may also affect the fuel cell production cost by imposing more stringent and costly quality control equipment and cleanroom facilities to the manufacturers. The present work aims to understand the impact of foreign particles deposited at the membrane—catalyst layer interface on the decal transfer process and the quality of the resulting catalyst coated membrane. Additionally, this work explores process related opportunities to mitigate material damage from said particles. Several samples are fabricated by specifically placing representative silica particles on the membrane surface subsequently laminated with catalyst layer using different decal transfer procedures. Non-destructive 3D X-ray computed tomography reveals that the model particles substantially penetrate the membrane during regular decal transfer conditions, leading to a vulnerable membrane state or even complete puncture. However, a tuned decal transfer method with modified pressure application rate and optimized supporting layers is shown to reduce membrane damage up to 69%. Additionally, finite element modeling shows that the tuned method can reduce membrane stress during fuel cell operation and thus benefit durability.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,232 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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