MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391638813 · doi:10.1149/ma2023-02371786mtgabs

The Role of Thermal Conductivity on Liquid Water Distribution in GDLs

2023· article· en· W4391638813 sur OpenAlexaffabout
Jonathan Halter, John A MacDonald, Fabusuyi Akindele Aroge, Olivia C Lowe, Francesco P. Orfino, Esmaeil Navaei Alvar, Monica Dutta, Erik Kjeang

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh voltage insulation and dielectric phenomena
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal conductivityLiquid waterDistribution (mathematics)Materials scienceThermal effusivityThermalComposite materialThermodynamicsPhysicsThermal contact conductanceThermal resistanceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Operating polymer electrolyte fuel cells (PEFCs) at increasingly higher current density and efficiency necessitates overall improvements in fuel cell water management [1]. A crucial role facilitating these improvements is played by the gas diffusion layer (GDL) within the membrane electrode assembly (MEA) [2]. The GDL is responsible for distributing the reactant gases from the flow field towards the catalyst layer as well as removing reaction products from the catalyst layer to the flow fields. For example, at the cathode, the electrochemical reaction of oxygen ions with protons and excess electrons yields water and heat, which must be removed through the GDL to the flow field. The removal of water through the GDL can lead to blocked pores in the GDL [2], thereby restricting the reactants’ gas flow towards the catalyst layer causing mass transport losses. GDL design is crucial towards improving the performance of PEFCs, especially at high current densities, such that it minimizes these transport losses. Additionally, removal of the excess heat generated at the cathode catalyst layer through the GDL indicates that the GDL thermal conductivity (k) plays a crucial role affecting the temperature distribution within the MEA [3]. In this work, two GDLs varying in thermal conductivity were selected and assembled in MEAs which were then imaged in-operando using X-ray tomographic microscopy [4]. In-Operando imaging allowed the evaluation of the liquid water distribution at steady state over a range of operational conditions such as temperature and current density. Water distribution results for a range of current densities will be presented for selected cell temperatures between 40 and 70 °C. For GDL I with the lower thermal conductivity, the channels are completely dry at 40 °C. For GDL II with the higher thermal conductivity, a wet-dry transition was observed in between 50 and 70°C. High saturations were observed in both the channel and the land regions at 50 °C, while at 70 °C the channels appear to be dry with liquid water only being present under the lands (see Figure 1). These results provide experimental evidence of a major influence of GDL thermal conductivity on liquid water distribution and overall water management in fuel cells. Keywords – operando, X-ray tomographic microscopy, GDL, water visualization Acknowledgement Funding for this research was provided by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada, Ballard Power Systems, Canada Foundation for Innovation, British Columbia Knowledge Development Fund, and Canada Research Chairs. References [1] Y. Nagai, J. Eller, T. Hatanaka, S. Yamaguchi, S. Kato, A. Kato, F. Marone, H. Xu and F. N. Buechi, "Improving water management in fuel cells through microporous layer modifications: Fast operando tomographic imaging of liquid water," Journal of Power Sources, vol. 435, 2019. [2] H. Xu, M. Buehrer, F. Marone, T. J. Schmidt, F. N. Buechi and J. Eller, "Effects of Gas Diffusion Layer Substrates on PEFC Water Management: Part I Operando Liquid Water Saturation and Gas Diffusion Properties," Journal of The Electrochemical Society, vol. 168, 2021. [3] D.A. Chaulk and D. R. Baker, "Heat and Water Transport in Hydrophobic Diffusion Media of PEM Fuel Cells," Journal of The Electrochemical Society, vol. 157, 2010. [4] F. A. Aroge, B. S. Parimalam, J. A. MacDonald, F. P. Orfino, M. Dutta and E. Kjeang, "Analysing operando 2D X-ray transmission images for liquid water distribution in polymer electrolyte fuel cells," Journal of Power Sources, vol. 564, 2023. Figure 1

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,230 · 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
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetHigh voltage insulation and dielectric phenomenaTravaux en français237 207