新的混合建模和分析方法,用于蒸汽改造固体氧化物燃料电池系统的多故障降解和聚变评估
Xiaolong Wu1,2,3, Yuanwu Xu4, Jingxuan Peng2
1Shenzhen Huazhong University of Science and Technology Research Institute, Shenzhen 518055, P. R. China.
ACS omega
|October 16, 2023
概括
一个新的混合模型有效地评估固体氧化物燃料电池 (SOFC) 系统的多个故障. 这种方法增强了对系统退化进行实时监测和理解,以获得更清洁的能源解决方案.
科学领域:
- 能源系统工程 能源系统工程
- 燃料电池技术的使用方法
- 在工程领域的人工智能.
背景情况:
- 固体氧化物燃料电池 (SOFC) 系统对于碳中和和清洁能源转化至关重要.
- 由于高温降解和密封问题,对SOFC系统的实时监控具有挑战性.
- 有效的多故障降解评估策略对于SOFC系统的可靠性是必要的.
研究的目的:
- 开发一种新的混合模型,用于评估SOFC系统中的多断层降解.
- 为了实现SOFC系统的实时监控和动态性能分析.
- 用热电参数和效率来分析断裂类型和解降解融合.
主要方法:
- 一个混合模型,结合了第一原则,辐射基础功能神经网络 (机器学习) 和多式调分类.
- 堆的实验研究,工厂组件 (后燃烧器,换热器,改造器) 的平衡,热电性能和系统效率.
- 基于过渡和故障阶段的四种故障类型的分析,利用热电参数和能量转换效率.
主要成果:
- 混合模型准确地跟踪SOFC系统运行趋势和动态性能.
- 该模型成功地在两个实验案例中识别和分离了多故障退化.
- 热电参数和能量转换效率是分析故障阶段的关键.
结论:
- 开发的混合模型为SOFC系统中的多故障降解评估提供了一个有效的策略.
- 拟议的方法增强了对故障条件下的系统行为的理解.
- 这种评估方法可适应用于其他燃料电池系统.
