Numerical Reconstruction of Proton Exchange Membrane Fuel Cell Gas Diffusion Layers
Notice bibliographique
Résumé
Flooding and dehydration reduce stability and power performance in Proton Exchange Membrane Fuel Cells (PEMFCs). The Gas Diffusion Layer (GDL) plays a crucial role in facilitating reactant gas transport and removing product water from the electrode. To suit various PEMFCs, GDLs with different shapes have been commercialized. The impact of the GDL structure on the surface-tension-driven water transport behavior remains poorly understood. However, this is one important aspect that can be controlled by proper design. In this study, the GDL performance is investigated by comparing curved and straight carbon fibers within the region. Specifically, an image-processing method extracts porosity, domain size, and fiber diameter from an experimental image-based GDL reconstruction. These parameters are utilized by in-house developed computer codes to stochastically reconstruct curved and straight carbon fiber GDLs, respectively. The real and reconstructed GDLs are compared in terms of pore size distribution, tortuosity, and permeability. Liquid transport in these GDLs and corresponding gas channels is simulated using a volume of fluid method in OpenFOAM 7.0. Figure 1(a) presents the T-shaped simulation domain and top view of three GDLs. Figure 1(b) displays the Cumulative Density Function (CDF) of the pore size distribution for the three GDLs, revealing that the main difference between the three GDLs lies in the pore diameter range of 10-30 µm. Upon completion of the research program, we aim to identify the influence of fiber shape on the GDL transport properties as well as the water behavior inside them. Figure 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».