MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4416600108 · doi:10.1149/ma2025-02401982mtgabs

Interactions between Gas Diffusion Layer Structure and Membrane Durability in Fuel Cells

2025· article· W4416600108 sur OpenAlexaffabout
Fabusuyi Akindele Aroge, Nitish Kumar, Francesco P. Orfino, Kim Pascal, Esmaeil Navaei Alvar, Erik Kjeang

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDurabilityMicroporous materialMembrane electrode assemblyProton exchange membrane fuel cellMembraneCathodeLayer (electronics)Fuel cells

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quality control of membrane electrode assembly (MEA) components is critical for the durability and lifetime of fuel cells. Previous gas diffusion layer (GDL) research has shown that features such as microporous layer (MPL) cracks or substrate pores may contribute to buckling-driven cracks in the membrane 1,2 . Our group recently reported a methodology for controlled implementation of GDL holes to isolate and determine their express impact on membrane durability 3 , which revealed that through-plane catalyst-coated membrane (CCM) cracks are likely to develop at small GDL holes located in regions under high compression, due to maximum stress concentration. The objective of the present work is to evaluate the systematic interactions between the GDL structure and chemo-mechanical membrane durability in fuel cells, considering a broader range of GDL materials with variations in physical properties and surface structure and their compatibility with thin, mechanically reinforced membranes. An in-situ 4D visualization technique by X-ray computed tomography (XCT) was chosen for the study, and the GDL samples were visualized using an XCT-compliant small-scale fuel cell, as was previously shown 4 . The MEAs comprised of GORE-SELECT® mechanically reinforced membrane, Pt/C catalyst layers, and GDLs with selected variations in substrate architecture (hydroentangled, dry-laid (Freudenberg) and wet-laid (AvCarb®) non-woven carbon papers), MPL thickness, and artificial hole presence. Based on previous work 3 , a 0.2 mm 2 artificial through-thickness GDL hole was implemented within the fuel cell active area and the XCT field of view on the cathode GDL. All MEAs, with and without GDL holes, were tested under a custom-developed chemo-mechanical accelerated stress test protocol with an inclination towards mechanical stressors. Periodic identical location in-situ imaging was performed to track the degradation phenomena. The XCT images indicated significant uniform membrane thinning and minor GDL impingement in the defect-free baseline wet-laid GDL MEA. However, when tested with GDL holes, severe membrane buckling resulted in a substantial crack network formation in the CCM beneath the channels. The outcomes for the dry-laid and wet-laid substrates were similar in terms of test lifetimes, although certain differences were observed in the localized failure mechanisms. The extent of non-uniform global membrane thinning and fiber impingement increased drastically for the case of thin MPL. It is worth noting that exacerbated membrane thinning may be attributed to the membrane not being chemically stabilized. Furthermore, the relatively high surface roughness of the thin MPL enhanced the crack network formation in the catalyst layer, significantly reducing the membrane lifetime. Therefore, this study demonstrates that MPL roughness diminishes the lifespan of the MEA by promoting the creation of impingement sites and buckling, which leads to catalyst layer cracks and membrane thinning, culminating in membrane failure. A smooth MPL structure that is capable of distributing applied stress is required in order to ensure high membrane durability. Keywords: fuel cell, membrane durability, X-ray computed tomography, gas diffusion layer defect, quality control Acknowledgement This research was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada, Mitacs, Canada Foundation for Innovation, British Columbia Knowledge Development Fund, Pacific Economic Diversification Canada, and Ballard Power Systems. This research was undertaken, in part, thanks to funding from the Canada Research Chairs program. References: S. Prass, S. Hasanpour, P. K. Sow, A. B. Phillion, and W. Mérida, J. Power Sources , 319 , 82–89 (2016). D. Ramani et al., J. Power Sources , 512 , 230446 (2021). Y. Chen et al., ECS Meet. Abstr. , MA2023 - 02 , 1780–1780 (2023). Y. Chen et al., J. Power Sources , 520 , 230674 (2022).

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting Abstracts→Même sujetFuel Cells and Related Materials→Travaux en français237 207→