Tailoring Carbon Additives Synergy in Co‐Continuous <scp>PVDF</scp> / <scp>PET</scp> Nanocomposites for Enhanced <scp>PEM</scp> Fuel Cell Bipolar Plates
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The advancement of proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) requires the development of bipolar plates (BPPs) that are lightweight, mechanically and thermally performant, and possess adequate electrical conductivity. This study investigates co‐continuous nanocomposites based on a blend of polyvinylidene fluoride (PVDF) and polyethylene terephthalate (PET), reinforced with hybrid electrically conductive fillers. A total filler loading of 60 wt.% was employed, comprising combinations of graphite (GR), carbon black (CB), carbon fiber (CF), and multi‐walled carbon nanotubes (MWCNTs). Morphological analysis revealed that, beyond the co‐continuous structure of the PVDF/PET matrix and the preferential localization of the conductive fillers within the PET phase, the strategic combination of micro‐ and nanoscale fillers promoted the formation of continuous conductive networks. Thermogravimetric analysis indicated excellent thermal stability, with a maximum decomposition temperature of 438°C for graphite‐rich formulations, accompanied by an ash content of ~80%. Electrical resistivity was markedly reduced through hybrid filler incorporation, with the best‐performing formulation (2.5/7.5/3.0 wt.% CF/CB/MWCNTs) achieving 0.087 Ω·cm (through‐plane) and 0.042 Ω·cm (in‐plane). Mechanical characterization showed that CB enhanced flexural strength, CF increased stiffness, and MWCNTs improved overall mechanical integrity, underscoring the synergistic effect of the filler system. Water uptake remained low across all samples, with a minimum of 0.023% observed for 1 wt.% MWCNTs after 168 h, and only 0.068% at 3 wt.%. Polarization curve analysis demonstrated that the inclusion of 2.5 wt.% CF and 7.5 wt.% CB significantly enhanced the electrochemical performance of PEMFCs, validating the potential of these hybrid‐filled PVDF/PET nanocomposites for next‐generation BPP applications.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».