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Enregistrement W4412798146 · doi:10.1016/j.jpowsour.2025.237912

Fuel cell membrane durability impacts of incidental non-metallic particle deposition – Part 2: Failure prevention strategies

2025· article· en· W4412798146 sur OpenAlexafffund
MohammadAmin Bahrami, Nitish Kumar, Yixuan Chen, Olivia C. Lowe, Francesco P. Orfino, Monica Dutta, Michael Lauritzen, Erin Setzler, Alexander L. Agapov, Erik Kjeang

Notice bibliographique

RevueJournal of Power Sources · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensBallard Power Systems (Canada)Simon Fraser University
Organismes subventionnairesWestern Economic Diversification CanadaBritish Columbia Knowledge Development FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationW. L. Gore and AssociatesBallard Power Systems
Mots-clésDurabilityMaterials scienceFuel cellsDeposition (geology)Particle (ecology)MetalMetallurgyForensic engineeringChemical engineeringEngineeringComposite materialGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This two-part article series examines the impacts of incidental non-metallic particle deposition on fuel cell membrane durability. Part 1 investigates the effect of particle type, while Part 2 focuses on mitigation approaches. In this part (Part 2), the behavior of flat, solid particles embedded at the membrane and cathode catalyst layer interface, shown to be harmful in Part 1, is studied experimentally in greater detail. These particles, which can originate from fuel cell components or fabrication machinery debris, are found to compromise membrane durability by forming cavities within the membrane electrode assembly (MEA) that promote cracking and creeping. The role of microporous layer (MPL) properties as the adjacent layer is then analyzed in relation to local deformation of MEA components in the presence of a particle. Numerical simulations show that MPL elasticity and plastic yield stress influence the likelihood of membrane failure near particles. Based on these insights, mitigation strategies are proposed. Numerical and experimental results demonstrate that applying pre-pressure to the MEA alters component deformation in a way that reduces membrane stress during operation and enhances fuel cell durability.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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