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UTILE-Pore: Deep Learning-Enabled 3D Analysis of Porous Materials in Polymer Electrolyte Membrane-Based Energy Devices

Colliard-Granero, Andre und Ranieri, Salvatore und Bazylak, Aimy und Morawietz, Tobias und Friedrich, K. Andreas und Jankovic, Jasna und Malek, Kourosh und Eikerling, Michael und Eslamibidgoli, Mohammad (2025) UTILE-Pore: Deep Learning-Enabled 3D Analysis of Porous Materials in Polymer Electrolyte Membrane-Based Energy Devices. Journal of The Electrochemical Society. Electrochemical Society, Inc.. doi: 10.1149/1945-7111/adf262. ISSN 0013-4651.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
2MB

Kurzfassung

3D imaging of porous materials in polymer electrolyte membrane (PEM)-based devices, coupled with in situ diagnostics and advanced multi-scale modelling approaches, is pivotal to deciphering the interplay of mass transport phenomena, performance, and durability. The characterization of porous electrode media in PEM-based cells encompassing gas diffusion layers and catalyst layers often relies on traditional analytical techniques such as 2D scanning electron microscopy, followed by image processing such as Otsu thresholding and manual annotation. These methods lack the 3D context needed to capture the complex physical properties of porous electrode media, while also struggling to accurately and effectively

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/215455/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:UTILE-Pore: Deep Learning-Enabled 3D Analysis of Porous Materials in Polymer Electrolyte Membrane-Based Energy Devices
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Colliard-Granero, AndreFZJNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ranieri, SalvatoreUniversity of TorontoNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bazylak, AimyThermofluids for Energy and Advanced Material Laboratory, Department of Mechanical and Industrial Engineering, Institute for Sustainable Energy, Faculty of Applied Science and Engineering, University of Toronto, TorontoNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Morawietz, TobiasInstitute of Engineering Thermodynamics, German Aerospace Center, Pfaffenwaldring 38-40, Stuttgart, 70569, GermanyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Friedrich, K. Andreasandreas.friedrich (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Jankovic, JasnaMaterials Science and Engineering Department Center for Clean Energy Engineering and Institute for Materials Science University of Connecticut, USANICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Malek, KouroshFZJNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Eikerling, MichaelFZJNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Eslamibidgoli, MohammadFZJNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2025
Erschienen in:Journal of The Electrochemical Society
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1149/1945-7111/adf262
Verlag:Electrochemical Society, Inc.
ISSN:0013-4651
Status:veröffentlicht
Stichwörter:deep learning, Energy Conversion, 3D Characterization, Machine Learning, Tomography, Porosity, CL, GDL, MPL
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:Materialien und Technologien für die Energiewende
HGF - Programmthema:Elektrochemische Energiespeicherung
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E VS - Verbrennungssysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Materialen für die elektrochemische Energiespeicherung
Standort: Stuttgart
Institute & Einrichtungen:Institut für Technische Thermodynamik > Elektrochemische Energietechnik
Hinterlegt von: Morawietz, Tobias
Hinterlegt am:19 Sep 2025 11:20
Letzte Änderung:23 Sep 2025 12:36

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