A review on key factors influencing the electrical conductivity of proton exchange membrane fuel cell composite bipolar plates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fuel cells are gaining increasing importance as a promising alternative to traditional energy sources, primarily due to their exceptional efficiency and environmental advantages. The electrical performance of proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) largely depends on the effectiveness of proton and electron transport within the cell components. A critical factor impacting this efficiency is the electrical conductivity of polymer‐based bipolar plates (BPPs), which play a fundamental role as current collectors. BPPs in PEMFCs can be made from various materials including coated metallic materials, graphitic materials, and polymer composites. This review exclusively concentrates on polymer composite BPPs. Enhancing the overall cell performance is achievable through the integration of electrically conductive additives into the polymer matrix of these plates. Graphite (GR), carbon black (CB), carbon fibers (CF), carbon nanotubes (CNT), and graphene (Gr) all emerge as highly promising functional materials capable of substantially elevating BPPs performance. This study, among its various objectives, delves into the synergistic effects of these electrically conductive additives and their capacity to enhance the electrical conductivity within polymeric matrices. Furthermore, this review article thoroughly explores the influence of the polymeric matrix, encompassing co‐continuous morphology and processing conditions. In essence, it focuses on the improvement of BPPs electrical conductivity through innovative designs of their polymer‐based composites and nanocomposites and the particular selection of the electrically conductive fillers. The insights derived from this study significantly contribute to a more profound understanding of how to effectively harness the potential of this vital PEMFC component.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».