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Publicação
Modelação e optimização da geometria de canais de uma célula de combustível PEM recorrendo a um algoritmo genético
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Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
A geometria dos canais de distribuição de reagentes tem fortes implicações no desempenho, influenciando directamente os mecanismos de transporte de massa e corrente nas células de combustível de membrana de permuta protónica (PEM). Este trabalho apresenta uma nova abordagem à optimização da geometria da secção dos canais de circulação dos fluídos combustíveis e oxidantes, em que se implementa um modelo de optimização constituído por um modelo matemático de uma célula de combustível PEM, com geometria variável, e um algoritmo genético ajusta os parâmetros geométricos da secção dos canais procurando maximizar o envelope de performance da célula. O resultado deste processo é um conjunto de parâmetros geométricos optimizados que produzem formatos de canal para o ânodo e para o cátodo da célula de combustível. O desempenho da célula optimizada é confrontado com um modelo de referência, estabelecido no início do estudo, através da comparação de gráficos de densidade de corrente na membrana e nos eléctrodos, de concentração de reagentes e produtos no ânodo e das curvas de polarização resultantes de cada um dos modelos. Realiza-se também uma análise de sensibilidade sobre o modelo optimizado, variando cada um dos seus parâmetros geométricos em ±10% e infere-se sobre o impacto dos mesmos. Os resultados do estudo de optimização apresentam uma melhoria na densidade de corrente, no ponto de potência máxima, de 1.38% e um aumento de 7.66% na densidade de corrente limite do modelo optimizado face ao modelo de referência considerado.
The PEM fuel cell channel geometry is a determining aspect on the performance of such systems. It’s design directely impacts the current and mass tasnspor phenomena inside the fuel cell. The presente study sugests a new aproach to channel geometry optimization, with the implementation of an optimization model that interconnects a proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) mathematical model, wich comprises variable geometry capability, with a genetic algorithm in order to maximize the fuel cell performance. The result of the optimization process is a set of optimal channel geometry parameters for the anode and cathode of a fuel cell. The performance of the optimized fuel cell is compared with a pre-established reference model in terms of membrande and electrode current density, reactants and products concentration and resulting polarization curves. This study also features a sensitivity analysis of the geometry parameters in which a variation of ±10% was introduced in order to further understand the effects of the channel geometry in PEMFC systems. The study results show an increase 1.38% in maximum power current density and na improvement of 7.66% in limiting current density, when compared with the reference model.
The PEM fuel cell channel geometry is a determining aspect on the performance of such systems. It’s design directely impacts the current and mass tasnspor phenomena inside the fuel cell. The presente study sugests a new aproach to channel geometry optimization, with the implementation of an optimization model that interconnects a proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) mathematical model, wich comprises variable geometry capability, with a genetic algorithm in order to maximize the fuel cell performance. The result of the optimization process is a set of optimal channel geometry parameters for the anode and cathode of a fuel cell. The performance of the optimized fuel cell is compared with a pre-established reference model in terms of membrande and electrode current density, reactants and products concentration and resulting polarization curves. This study also features a sensitivity analysis of the geometry parameters in which a variation of ±10% was introduced in order to further understand the effects of the channel geometry in PEMFC systems. The study results show an increase 1.38% in maximum power current density and na improvement of 7.66% in limiting current density, when compared with the reference model.
Descrição
Tese de mestrado integrado, Engenharia da Energia e Ambiente, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2016
Palavras-chave
PEMFC Algoritmo genético Optimização Célula de combustível CFD Teses de mestrado - 2016