Applied Energy· 2027Q1
PEM su elektrolizörlerinde anot tarafı yapısal, taşıma ve elektrokimyasal özelliklerin veriye dayalı modellenmesi ve optimizasyonu
Data-driven modeling and optimization of anode-side structural, transport and electrochemical properties in PEM water electrolyzers
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2027yıl
Kısa özet
Fizik tabanlı bir modelden elde edilen sentetik veriler kullanılarak geliştirilen veriye dayalı bir yaklaşım, PEM su elektrolizörü performansını etkileyen önemli yapısal özellikler olarak iyonomer hacim oranını ve gözenekli taşıma katmanı mutlak geçirgenliğini belirledi ve bu da iyileştirilmiş hücre verimliliği ile optimize edilmiş tasarımlara yol açtı.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- PEM su elektrolizörü bileşenlerinin veriye dayalı analizi için fizik tabanlı bir modelden elde edilen sentetik veriler kullanıldı.
- Model boyutluluğunu azaltmak için özellik seçimi amacıyla Shapley katkısal açıklamaları uyarlandı.
- Hücre performansını etkileyen anahtar yapısal özellikler olarak iyonomer hacim oranı ve gözenekli taşıma katmanı mutlak geçirgenliği belirlendi.
- Yapısal, taşıma ve elektrokimyasal özellikleri optimize etmek için bir vekil model ile birlikte bir genetik algoritma kullanılarak hücre performansı iyileştirildi.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Proton exchange membrane water electrolyzers are intricate multiphysics systems, whose commercial scale up and viability depend on optimizing the structural/material design of their cell components. Some of these structural properties also influence reactivity of the catalyst layers. The sluggish kinetics on anode side is of particular interest as the main water splitting reaction occurs on this part of the electrolyzer. Unlike PEM fuel cells, the public availability of experimental datasets is still limited. Therefore, in this work we undertake a data-driven approach using synthetic data generated from physics-based numerical model to investigate the effects of important structural, transport and electrochemical properties on cell performance. To facilitate model training through dimensionality reduction, Shapley additive explanations based feature selection procedure is adapted. Two separate artificial neural network models were trained on the reduced dataset to predict cell performance and voltage losses. Parametric analysis shows that based on the selected input properties, the ionomer volume fraction and absolute permeability of the porous transport layer are the important structural properties which influence cell performance. Voltage loss decomposition analysis corroborates these observations. Finally, the surrogate model was employed as the objective function within the genetic algorithm to determine the optimal input feature values. The optimized structural, transport and electrochemical properties demonstrated an improved cell performance when compared to the selected baseline values.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Applied Energy, 2027 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği
Electrical and Electronic EngineeringEngineering