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    劉建國/邢磊CEJ: 機器學習+多物理場模擬緩解PEM燃料電池中的氮氣滲透

    專題網友投稿2022-05-09A+A-

    劉建國/邢磊CEJ: 機器學習+多物理場模擬緩解PEM燃料電池中的氮氣滲透

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    質子交換膜(PEM)燃料電池陽極的氮氣滲透(NGC)和積累是不可避免的,它會導致性能下降,甚至對功能部件造成不可逆的損害。為了緩解這個問題,研究人員建立了多物理場數值模型(MNM)來描述NGC行為并進一步指導實驗研究。然而,為了獲得抑制NGC并保持高性能的優化參數,在MSM上進行的網格搜索將花費無法承受的計算資源和時間。
    為此, 南京大學劉建國教授、英國牛津大學訪問學者邢磊研究員 等人創新性地引入了機器學習輔助 MNM(MSM-ML)作為代理模型,其中比較了9種最先進的機器學習算法以極大地提高該工程問題的解決效率。
    其中,該模型主要包括4個部分:MNM的建立和驗證、數據庫構建、機器學習代理建模及多變量優化。首先,作者在商用軟件平臺COMSOL Multiphysics 5.5a上構建了二維穩態機理模型來描述PEM燃料電池中的NGC,并通過實驗驗證構建了一個包含6個參數的數據庫,這些參數對電池電流密度和NGC有很大影響。
    其次,通過超參數自適應網格搜索對機器學習領域廣泛使用的9種算法進行訓練、優化,并通過SHAP進行解釋。然后,通過算法競爭獲得電流密度和NGC系數回歸的最佳機器學習模型。最后,使用粒子群優化算法搜索6個研究參數的全局最優組合。
    圖1. 每種算法的電流密度回歸參數重要性及權重均值(WM)總結
    作者將本研究的主要發現總結如下:
    a)N 2 的積累大大降低了PEM燃料電池的性能。經測量,最大電池功率密度損失為28.9%;
    b)NGC系數在6維參數空間的分布表明各參數對NGC的影響是非單調的。因此,有必要引入一些先進的策略來更快地進行全局優化;
    c)創新地分割參數空間以尋找和驗證每個參數的局部機制,回歸路徑比較和參數重要性排序增強了機器學習模型的可靠性;
    d)在優化范圍內,當相對濕度為100%、流道深度為2.32 mm、膜厚度為10μm、氣體擴散層厚度為100 μm、運行壓力為3.7 atm及運行溫度為323 K時,可獲得最佳適應度;
    e)經過開發的MNM-ML模型多變量優化后,NGC系數降低了49.5%,電池性能提高了20%。此外,計算時間從幾個月減少到幾天??傊?,這種策略不僅可以用于緩解NGC,還可以擴展到系統級別的其他復雜優化任務。
    圖2. 傳統MNM方法和MNM-ML策略的比較
    Comparison of state-of-the-art machine learning algorithms and data-driven optimization methods for mitigating nitrogen crossover in PEM fuel cells, Chemical Engineering Journal 2022. DOI: 10.1016/j.cej.2022.136064
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