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Enregistrement W4391639120 · doi:10.1149/ma2023-02371750mtgabs

Grooved Electrodes for High Power Density Fuel Cells

2023· article· en· W4391639120 sur OpenAlexaffabout
ChungHyuk Lee, Wilton J. M. Kort-Kamp, Haoran Yu, David A. Cullen, Brian M. Patterson, Tanvir Alam Arman, Siddharth Komini Babu, Rangachary Mukundan, Rod L. Borup, Jacob S. Spendelow

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrodeFuel cellsPower densityPower (physics)Materials scienceElectrical engineeringEngineering physicsOptoelectronicsEngineeringChemistryPhysicsChemical engineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) are a promising alternative to internal combustion engines, owing to their intrinsic power density, decoupled energy storage and generation, and relatively short refueling time. However, challenges related to cost, performance, and durability continue to prevent wide adoption of PEMFCs. 1 Development of alternative electrode structures, which can enable smaller and less expensive PEMFCs with higher power and lower precious metal content, provides a promising path to overcome these challenges. 2 Here, we report grooved electrodes, where the transport pathways of H + and O 2 were partitioned. Specifically, H + are transported through electrode ridges with optimized ionomer content, and O 2 is transported through the grooves that separate the electrode ridges. The grooved electrodes made with commercial electrode materials enhanced the performance up to 50%, and the enhancement becomes greater after accelerated durability tests. We verify via electrochemical impedance analyses, limiting current measurements, and multiphysics modeling that the enhancement is due to improved H + and O 2 transport. The work also demonstrates that the electrodes can be further improved by optimizing the electrode geometry, proven via machine learning investigations. These results inform next generation electrode designs for enhanced PEMFC performance and durability. Acknowledgement: This work was supported by the Hydrogen and Fuel Cell Technologies Office (HFTO), Office of Energy Efficiency and Renewable Energy, US Department of Energy (DOE) through the Million Mile Fuel Cell Truck (M2FCT) consortia, technology managers G. Kleen and D. Papageorgopoulos. Financial support for this work from the Laboratory Directed Research and Development (LDRD) program at Los Alamos National Laboratory (LANL) is gratefully acknowledged (Projects 2020200DR and 20210915PRD2). ChungHyuk Lee acknowledges the support of the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC). References: D. A. Cullen et al., Nat. Energy , 6 , 462–474 (2021). K. Jiao et al., Nature , 595 , 361–369 (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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,646

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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