Revealing localized compression induced degradation mechanisms in polymer electrolyte membrane water electrolyzers
Notice bibliographique
Résumé
We present the first multi-physics model for the polymer electrolyte membrane water electrolyzer (PEMWE), coupling mechanical compression with electrochemical reactions to predict the effect of mechanical compression on cell performance. Under compression, the catalyst layer (CL) and membrane deform more significantly than the porous transport layer (PTL). Quite alarmingly, the membrane experiences thinning, most significantly under the lands, making the land regions of the membrane particularly susceptible to fuel crossover. Compression also results in higher mass transport resistance and lower liquid water saturation in the CL due to reduced single and two-phase permeabilities of the CL (liquid water saturation decreases by 43.6 % when increasing the compression ratio (CR) from 5 % to 30 %). Despite the drawbacks of compression, for CR < 20 % cell performance is greatly improved, and we attribute this improvement to the substantial decrease in the PTL/CL interfacial contact resistance (which outweighs the trade-off with mass transport resistances). However, there are negligible benefits to increasing the CR above this 20 % threshold, beyond which local mass transport resistances in the CL dominate electrochemical performance (mass transport resistances increase 59 % at a CR of 30 %; whereas ohmic resistances decrease by only 8 %). While the bulk electrochemical performance does not change significantly with CR > 20 %, the local current density under the land decreases, which we attribute to increases in local mass transport resistances in the CL.
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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 | 0,001 | 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 ».