Mechanistic understanding of the effects of graphene oxide on the thermal conductivity of polymer fuel cells
Notice bibliographique
Résumé
Efficient thermal management is critical for the performance and durability of polymer electrolyte membrane fuel cells (PEMFCs), particularly under dry and high-temperature conditions. This study examines the impact of graphene oxide (GO) incorporation on the thermal conductivity (TC) of Nafion membranes using molecular dynamics (MD) simulations. To this end, the TC of 0.8 wt% GO-loaded Nafion membrane was compared with cast Nafion membranes at varying hydration levels. Additionally, the influence of temperature (300 K, 325 K, and 350 K) on TC was evaluated for both cast and GO-loaded membranes. It was found hydration level increment leads to a 14% TC enhancement, which was consistent with the literature results. On the other hand, the addition of GO reduced TC of the dry membrane by 4.7%. For dry membranes, temperature elevation induces slightly negative impacts on TC in both cast and GO-loaded samples. This reduction is primarily attributed to the fragmentation of connected water clusters, which weakens interchain heat transfer pathways. The water clusters’ fragmentation is more pronounced with the presence of GO. Further structural and interaction analysis revealed that the strong interactions of GO with water molecules prevented the formation of connected water clusters. These insights provide valuable guidance for optimizing the TC of PEMFC membranes, emphasizing that optimized GO dispersion, hydration control, and functionalization strategies are essential when incorporating GO-based PEMs to ensure efficient heat dissipation and long-term operational reliability.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».