Elucidating Cation Transport Properties in Nafion Membranes and Electrode Ionomer Network via X-ray Fluorescence Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Membranes and electrode ionomers in proton exchange membrane fuel cells are prone to cation contamination, leading to a reduction in performance. Despite the importance, the characteristics of cation mobility within membranes and ionomer thin films remain poorly understood. Here, we investigate Co2+ transport properties in membranes and electrode ionomers using synchrotron X-ray fluorescence imaging. Specifically, the samples are doped with a controlled Co2+ exchange and the samples are subsequently subject to hydrogen pump operation under fixed humidity and potential gradient. A 1-D model is developed based on the Nernst-Planck relation, which predicts the diffusion and mobility coefficients of Co2+. We also develop a characterization platform, termed Electrode Ionomer Network (EIN), for studying cation transport properties in electrode ionomers that are inherently tortuous and non-uniform. We observe that an increase in relatively humidity from 40 to 75% increases both the diffusion and mobility in Nafion membranes (by factors of 2.2 and 7.1, respectively), determined via fitting the Nernst-Planck relation to our experimental data. Despite the identical humidity conditions, Co2+ become less mobile in EINs relative to membrane (lower by 67% and 44% for diffusivity and mobility, respectively), which are attributed to confinement effects, and the tortuous and disconnected ionomer network in the electrode. Our results provide insights that can help predict cation concentration distributions across membrane-electrode assemblies for hydrogen fuel cell applications.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».