Quantifying Spatiotemporal Heterogeneity within Fuel Cells Using Simultaneous Neutron and X-Ray Tomography (NeXT)
Notice bibliographique
Résumé
Heterogeneity within electrochemical devices, such as fuel cells, influences their performance and durability in ways that are not fully understood. 4-dimensional (4-D; 3 spatial dimensions and time) operando visualization techniques such as X-ray (1-2) and neutron (3) tomography are powerful tools to probe heterogeneity within operating electrochemical devices in high spatiotemporal resolution. Combining neutron and X-ray tomography (NeXT) (3-4) simultaneously offers unique advantages over single-modality methods, especially in terms of enhanced contrast between materials. There is a significant opportunity to utilize NeXT to characterize and quantify heterogeneity within electrochemical devices during cell operation. In this study, we utilize quantitative NeXT to identify spatiotemporal heterogeneity in the morphology of the membrane electrode assembly (MEA) and water distribution within the porous layers and the membrane. A custom interfacial tracking algorithm is utilized to accurately characterize 4-D morphology and boundaries of cell components. Heterogeneity is found to depend upon location with respect to cell components and operating conditions (such as current density and inlet relative humidity). Variations in the MEA morphology is dominated by variations in membrane morphology, whereby variations of up to 80 μm is observed in membrane thickness for N117 membranes (Chemours, USA). We find that the interface between the gas diffusion layer and the enclosing gasket is a high porosity region that accumulates liquid water during cell operation, and this liquid accumulation leads to high membrane hydration and membrane swelling near the interface. With this study, we demonstrate the viability of quantitative NeXT to characterize operando heterogeneity within multi-component electrochemical devices, taking us a step closer towards rational control and design of inherent heterogeneity within these devices. References 1. Y. Singh, R. T. White, M. Najm, T. Haddow, V. Pan, F. P. Orfino, M. Dutta, and E. Kjeang, J. Power Sources., 412 (2019): 224-237. 2. Xu, Hong, Minna Bührer, Federica Marone, Thomas J. Schmidt, Felix N. Büchi, and Jens Eller, J. Electrochem. Soc., 168, no. 7 (2021): 074505. 3. J. M. LaManna, Y. Yue, T. A. Trabold, J. D. Fairweather, D. S. Hussey, E. Baltic and D. L. Jacobson, Meet. Abstr. - Electrochem. Soc., 32 (2017). 4. Shrestha, Pranay, Jacob Michael LaManna, Kieran Fahy, Junseob Kim, ChungHyuk Lee, Keonhag Keonhag Lee, Eli Baltic, David Jacobson, Daniel Hussey, and Aimy Bazylak, Meet. Abstr. - Electrochem. Soc. 242, no. 39, pp. 1451-1451 (2022).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».