An Investigation on Advanced Functional Carbonaceous Materials for High Performance Composites in Fuel Cell Applications
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen fuel cell, one of the main power sources in environmentally benign hydrogen economy, has its own cost and performance limitations which is a large drawback for moving forward with this demanding technology to reduce GHG emissions particularly in the transportation sector from mid-to-heavy duty vehicles. Research on the bipolar plates, a vital component, can be a solution to address this on-going issue which needs improvement in electrical and mechanical attributes. In this dissertation, investigation was carried out on anisotropically distributed advanced functional carbonaceous materials along with the introduction of novel biocarbons which can facilitate to improve the performance of carbon polymer composites by increasing the movement of charged particles through decoupling of repulsion, increased conjugated carbon-carbon aromatic structure and through the spin non-conservation in the crystal lattice structure. The highest electrical conductivity was achieved 221 S/cm and flexural strength 64 MPa, well above the US DOE target of 100 S/cm and 25 MPa respectively. It was observed that the non-destructive porous structure measurement can determine the extent of electrical conductivity. A novel continuous carbon fiber process showed crucial potential in improved mechanical properties with excellent electrical conductivity. The use of multi-fillers and intercalated carbonaceous materials can help to reduce the density, thickness and weight to a large extent which is important for the fabrication of a highly conductive, mechanically flexible and light-weight composite. In this research, a holistic approach of effective intrinsic properties, optimized process parameters and novel functional materials proved to facilitate achieving a high-performance composite for bipolar plates.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».