Przejdź do treści

Experimental investigation of novel molten borate fuel cell supported by an artificial neural network for electrolyte composition selection

Badanie proponuje pomysł nowego rodzaju wysokotemperaturowego ogniwa paliwowego – ze stopionym boranem (MBFC). Idea opiera się na technicznej modyfikacji dobrze znanego ogniwa paliwowego ze stopionym węglanem poprzez zmianę składu elektrolitu na mieszankę na bazie boranów. Ogniwo zostało przetestowane w warunkach laboratoryjnych w ramach sprawdzenia koncepcji i osiągnęło OCV przy około 1 V i 0,05 A/cm2 gęstości prądu. Optymalizację składu elektrolitów na bazie boranów przeprowadzono za pomocą SSN i zweryfikowano eksperymentalnie. Nowy typ omawianych ogniw paliwowych został zaprojektowany i zoptymalizowany przy użyciu algorytmu głębokiego uczenia się. Najbardziej zaawansowany model zapewnia dynamiczną prognozę pracy ogniwa paliwowego, biorąc pod uwagę przepływ ciepła i czynniki materiałowe elektrolitu. Przy średniej niedokładności wynoszącej 0,3% wszystkie modele wypadły wystarczająco dobrze. Technikę opartą na SSN można również zastosować do poprawy parametrów pracy komórki. Co więcej, skład roboczy nowego stopionego elektrolitu boranowego można ulepszyć pod względem wydajności elektrochemicznej ogniwa paliwowego.

Autorzy z PW:

Maciej Siekierski, Arkadiusz Szczęśniak, Jarosław Milewski, Konrad Świrski, Olaf Dybiński, Aliaksandr Martsinchyk

Czasopismo:

Energy

Rok wydania: