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Enregistrement W4391638546 · doi:10.1149/ma2023-02381859mtgabs

Improving Water Management and Reactant Distribution in PEM Fuel Cells Via Flow Fields with Biomimetic Auxiliary Channels

2023· article· en· W4391638546 sur OpenAlexaff
Eric Alexander Chadwick, Pranay Shrestha, Harsharaj Birendrasingh Parmar, Aimy Bazylak, Volker P. Schulz

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProton exchange membrane fuel cellFlow (mathematics)Fuel cellsDistribution (mathematics)Chemical engineeringMaterials scienceEnvironmental scienceMechanicsNuclear engineeringEngineeringPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The bipolar plate, a component of the polymer electrolyte membrane (PEM) fuel cell is responsible for reactant delivery, product removal, and mechanical stability of PEM fuel cell stacks. Bipolar plates also account for 70-90% of the weight and volume, and 18-28% of the production cost of stacks (1). Improving the function of the flow fields embedded in the bipolar plates can significantly impact the energy density of PEM fuel cells by improving liquid water management and reactant distribution. Previous works show that water preferentially accumulates under the lands of flow fields in the gas diffusion layer (GDL) for various GDL materials, creating a heterogeneous distribution of water and reactants, thereby increasing cathode mass transport overpotential(2–4). Biomimetic channel architectures have been shown to enhance preferential water flow; however, these designs have not been tailored to control water accumulation for improved reactant distribution (5,6). Targeting areas of known water accumulation such as the under-land regions of GDLs, could have a profound impact on reducing mass transport losses and improving reactant homogeneity, thereby improving the power density and efficiency of the PEM fuel cell. In this work, biomimetic auxiliary channels were laser-cut into the lands of a parallel PEM fuel cell flow field to enhance the liquid water removal and reactant distribution in the under-land region of the GDL. Constant-current electrochemical testing and electrochemical impedance spectroscopy revealed a 29% increase in peak power density resulting from a 54% decrease in oxygen mass transport overpotential using the biomimetic flow field (BFF) compared to a baseline trapezoidal flow field (TFF). Operando synchrotron X-ray radiography revealed reduced GDL water accumulation when using the BFF compared to the TFF. Water accumulation under the BFF flow fields was more homogenous especially near the catalyst layer (CL) – GDL interface, indicating enhanced reactant distribution near the CL reaction sites. Therefore, the reduced mass transport overpotential and corresponding power density increase were attributed to enhanced liquid water removal and reactant distribution due to the biomimetic auxiliary channels. These results demonstrate that significant performance enhancements can be realized by embedding alternate pathways for air and water in the lands of flow field components. Ultimately, this work can be used to further optimize the design of bipolar plates for more efficient stacks and accelerate the commercialization of PEM fuel cells. Y. Wang, D. F. Ruiz Diaz, K. S. Chen, Z. Wang, and X. C. Adroher, Materials Today , 32 , 178–203 (2020). N. Ge et al., Electrochim Acta , 328 , 135001 (2019). D. Muirhead et al., Int J Hydrogen Energy , 42 , 29472–29483 (2017). S. Chevalier et al., J Electrochem Soc , 164 , F107–F114 (2017) N. Guo, M. C. Leu, and U. O. Koylu, Int J Hydrogen Energy , 39 , 21185–21195 (2014). S. Feng et al., Science , 373 , 1344–1348 (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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,534

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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