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Accès ouvert déclaré 2025 article

Framework for processing operando neutron radiography of energy devices

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Rattachement africain : ch. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Neutron radiography is a powerful diagnostic technique for operando studies of electrochemical devices, such as fuel cells, batteries, and electrolyzers. However, processing time-series neutron images is challenging due to high spatial/temporal resolution requirements, limited neutron flux, complex sample geometry, and low signal-to-noise ratios. Existing image processing platforms are not adequate to mitigate these issues, causing bottlenecks in data analysis and interpretation. In this work, we present our Python-based framework: neutron radiography of electrochemical devices (NeuRED). This framework integrates a robust set of image processing functions within a transparent, reproducible, and user-friendly workflow. The advantages and unique features of the framework are outlined, and demonstrations are provided for proton exchange membrane fuel cells, Li-ion batteries, and gas-liquid systems. NeuRED is a unique open-access software tool for the electrochemistry community that will contribute to the advancements of operando imaging applications in energy research.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Framework for processing operando neutron radiography of energy devices
Date Crossref
16/07/2025
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Paul Scherrer Institute PSI Center for Neutron and Muon Sciences pays non établi dans la notice
    Structure de recherche

PSI Center for Neutron and Muon Sciences — Paul Scherrer Institute.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Nuclear Physics and ApplicationsNuclear reactor physics and engineeringMachine Learning in Materials Science

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