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Enregistrement W7067767369

Modeling and Control of the Fuel Supply System in a Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell

2017· dissertation· en· W7067767369 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésWork (physics)Fuel cellsAnodeTransient (computer programming)Controller (irrigation)Compensation (psychology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prolonging membrane longevity as well as improving fuel economy are essential steps toward utilization of fuel cells in industrial applications.Focusing on polymer electrolyte membrane (PEM) fuel cells, the present work elucidates a systematic approach to deal with cell durability issues, inflicted by membrane pinholes.This includes the model-based control of fuel overpressure, which is defined as the pressure difference between the anode and cathode compartments, at the inlet side of the fuel cell stack.Moreover, to enhance fuel savings, this work proposes a novel model-based technique for estimation of hydrogen concentration, which is used as the basis of fuel purging control.Employing a Ballard 3kW test station equipped with a 9-cell Mk1100 PEM fuel cell, the entire system is modeled using pneumatic variables.The developed model is experimentally validated.Depending on the underlying objective, a relevant system configuration for the PEM fuel cell anode is adopted.These include a flow-through anode, dead-ended anode, and anode with recirculation structures.A model predictive controller (MPC) is deployed to achieve the controller objectives, which include the improvement in control of the system transient response during the load change, reduction of hydrogen emission, and retaining the cell voltage level of a defective cell, by maintaining the fuel overpressure in the desired region.Furthermore, the controller performance is verified experimentally.Using the pressure drop across the fuel cell stack anode, the hydrogen concentration on the anode side is estimated in a hydrogen-nitrogen gas mixture.This pressure drop is correlated to the dynamic viscosity of a gas mixture.The estimation model which is verified experimentally for various scenarios provides a reliable and cost-effective method that can eliminate the use of the hydrogen sensor.This model is then utilized as the basis for controlling the fuel purging.Deploying an MPC based multivariable control strategy, both fuel overpressure and hydrogen concentration are controlled.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,165
Écart entre enseignants0,161 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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