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.
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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/ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Dokumentart: | Zeitschriftenbeitrag | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Titel: | UTILE-Pore: Deep Learning-Enabled 3D Analysis of Porous Materials in Polymer Electrolyte Membrane-Based Energy Devices | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Autoren: |
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| 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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