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Enregistrement W4391638470 · doi:10.1149/ma2023-02422102mtgabs

Elucidating the Role of Flow Fields in Bubble Removal from Porous Transport Layers

2023· article· en· W4391638470 sur OpenAlexaff
Lijun Zhu, Alexandre Tugirumubano, Aimy Bazylak

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBubblePorosityFlow (mathematics)MechanicsPorous mediumMaterials sciencePhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accelerating bubble removal from the porous transport layer (PTL) will be the key to reaching high current densities and cell efficiencies for polymer electrolyte membrane (PEM) water electrolyzers by improving catalyst utilization through reduced bubble accumulation for enhanced water transport to reach reaction sites 1,2 . Previous studies have reported non-uniform bubble distributions within the PTL, where bubble saturation under the flow field lands was higher than that under the channel 3–5 . This bubble distribution heterogeneity was attributed to the PTL/flow field interface and PTL/catalyst layer interface, which caused non-uniform outlet and non-uniform inlet conditions for bubble transport within the PTL, respectively. As such, determining the impact of the interfacial conditions on bubble removal from the PTL is critical for optimizing designs for next generation PTLs that need to exhibit low reactant mass transport resistances for PEM water electrolyzers. In this study, we elucidated the effects of the PTL/flow field interface on bubble transport in the PTL and specified the role of flow fields in bubble removal from the PTL. First, X-ray computed tomography (CT) was employed to reconstruct the microstructure of a titanium fibre-based PTL. Pore network modelling was then implemented to simulate and analyze the multiphase flow behaviour within the PTL under two kinds of outlet boundary conditions, i.e., with and without a flow field. We showed a dramatic non-uniform bubble distribution within the PTL when using an outlet condition with a flow field, while a uniform bubble distribution occurred in the PTL when using an outlet condition without a flow field. We attributed this to the existence of flow fields that lead to longer gas transport pathways through the PTL regions under the flow field lands. This study demonstrates the effects of flow fields on hindering bubble transport within the PTL and informs the need of tailored designs of the PTL/flow field interface for accelerating bubble transport in the PTL. References J. K. Lee and A. Bazylak, Joule , 5 , 19–21 (2021). S. Yuan et al., Prog. Energy Combust. Sci. , 96 , 101075 (2023). J. K. Lee et al., Cell Reports Phys. Sci. , 1 , 100147 (2020). C. H. Lee et al., J. Power Sources , 446 , 227312 (2020). S. De Angelis et al., J. Mater. Chem. A , 9 , 22102–22113 (2021).

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
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