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Enregistrement W4405203161 · doi:10.1016/j.egyr.2024.11.089

Mass and charge transport phenomena in porous transport layer for proton exchange membrane water electrolyzers: A review

2024· review· en· W4405203161 sur OpenAlexaff
S. Roohan Farooq Lala, Samaneh Shahgaldi

Notice bibliographique

RevueEnergy Reports · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass transportPorosityWater transportTransport layerMembraneLayer (electronics)Proton exchange membrane fuel cellMass transferMaterials scienceTransport phenomenaCharge (physics)Chemical engineeringMechanicsChemical physicsChemistryEnvironmental sciencePhysicsNanotechnologyWater flowComposite materialEngineeringEngineering physicsEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proton exchange membrane (PEM) water electrolysis offers a promising method for green hydrogen production, utilizing renewable sources and generating oxygen without carbon emissions, making it highly energy-efficient theoretically, and environmentally friendly. However, the global hydrogen production from water electrolysis is limited to ∼4 % only, due to the high cost of hydrogen production (USD 3–7/ kg) arising from the lower efficiency of the electrolyzers operated especially at higher current densities. PEM water electrolysis efficiency loss is primarily associated with mass and charge transport resistances at the interface of the porous transport layer (PTL), catalyst layer, and bipolar plates. These losses increase the voltage requirements for the PEM water electrolysis and increase the cost of hydrogen produced. PTL is an important component of PEM water electrolyzer which facilitates uniform gas distribution, and efficient electrolyte management, provides mechanical support, and ensures efficient thermal management by dissipating excess heat. The efficiency of a PEM water electrolyzer is directly dependent on different transport processes occurring through the cross-section and on the surface of PTL. Hence improving and controlling the transport processes in PTL is of paramount importance. This review compiles the current knowledge describing the mass and charge transport losses due to anode PTL and overviews relevant characterization techniques to monitor and mitigate the efficiency losses for improved electrolyzer performance. • Investigate the role of PTL structure on water management inside the stack. • Analysis the role of bubble generation and elimination for efficient mass transport. • Elucidate the impact of ICR between the PTL and catalyst layers on cell performances. • Summarize in-situ and ex-situ characterization techniques for PTL transport study.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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