Fuel cell membrane durability impacts of incidental non-metallic particle deposition – Part 1: Effect of particle type
Notice bibliographique
Résumé
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 1), selected foreign particles are intentionally introduced at the membrane and catalyst layer interface of a fuel cell, which is then subjected to chemo-mechanical stress testing with 4D tracking of local degradation using in-situ X-ray computed tomography. The results show that 35 μm polytetrafluoroethylene particles, 100 μm polyethylene terephthalate fibers, and 60 μm polymethyl methacrylate (PMMA) microspheres are unlikely to affect the durability in long-term operation due to minuscule effect on the catalyst coated membrane. However, 300 μm PMMA microspheres, 60 μm silica microspheres, and 1000 μm graphite flakes have the potential to compromise durability by damaging the membrane during fabrication or creating room for increased membrane deformation, which can lead to greater stress fluctuations during operation. The results indicate that stiffness, shape, and size determine whether a given particle is harmful to cell durability. • Durability impacts depend on particle size, shape, hardness, and interaction mode. • PTFE, PET, and 60 μm PMMA particles had minor impact on membrane durability. • 300 μm PMMA and 60 μm silica particles caused membrane damage during fabrication. • Graphite flakes created adjacent cavities, leading to inevitable membrane failure.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».