به‌کارگیری دینامیک سیالات محاسباتی و یادگیری ماشین در پیش‌بینی عملکرد پیل سوختی اکسید جامد لوله‌ای با سوخت آمونیاک

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

گروه مهندسی مکانیک تبدیل انرژی، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه صنعتی خواجه نصیر طوسی، تهران

چکیده

در این پژوهش، یک پیل سوختی اکسید جامد با سوخت آمونیاک و دمای کاری متوسط، به‌وسیله دینامیک سیالات محاسباتی و یادگیری ماشین، شبیه‌سازی شده و تحت ارزیابی عملکرد قرار گرفته است. نخست، هندسه مسأله به صورت متقارن محوری شبیه‌سازی شده و معادلات شامل بقای جرم، ممنتوم، گونه‌ها، انرژی و بار الکتریکی، با استفاده از یک برنامه عددی المان محدود، تعریف، جفت و حل می‌گردد. سپس برای بررسی الگوریتم یادگیری ماشین، عبارت‌های چگالی توان و دمای بیشینه، به‌عنوان توابع هدف و عبارت‌های دمای ورودی، تخلخل الکترودها و سرعت جریان‌های سوخت و هوا به‌عنوان متغیرهای اثرگذار انتخاب می‌شوند. پس از ایجاد داده‌های کافی با ششصد و یک بار تکرار حل عددی در حالت‌های مختلف عبارت‌های ورودی، فرآیند یادگیری ماشین با استفاده هشتاد و پنج درصد داده‌ها برروی ساختارهای گوناگون الگوریتم شبکه عصبی عمیق آغاز می‌گردد. نتایج نشان می‌دهد که در ساختار بهینه الگوریتم، عملکرد ماشین در پیش بینی توابع هدف، مناسب و قابل قبول می‌باشد. براین اساس، R2 ماشین در پیش بینی توابع دمای بیشینه و چگالی توان، به‌ترتیب ۹۹/۰ و ۹۸/۰ می‌باشند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Application of Computational Fluid Dynamics and Machine Learning in Predicting Performance of Tubular Solid Oxide Fuel Cell Ammonia Fuelled

نویسندگان [English]

  • Mahdi Keyhanpour
  • Majid Ghasemi
Department of Mechanical Engineering, K. N. T. University of Technology, Tehran, Iran
چکیده [English]

In this research, an ammonia fuelled intermediate temperature solid oxide fuel cell (IT-SOFC) has been simulated and performance evaluated by computational fluid dynamics and machine learning. First, the geometry of the problem is modeled in an axisymmetric manner and the equations including conservation of mass, momentum, species, energy and electric charge are defined, coupled and solved using a finite element numerical code. Then, to check the machine learning algorithm, terms of power density and maximum temperature are selected as objective functions and terms of input temperature, porosity of electrodes and velocity of fuel and air flows are selected as influencing variables. After generating the adequate data by repeating the numerical solution six hundred and one times in different cases of the input parameters, the machine learning process begins by using eighty five percent of the data on the different structures of the deep neural network algorithm. Ultimately, the results show that in the optimal structure of the algorithm, the performance of the machine in predicting the objective functions is appropriate and acceptable. Therefore, R2 of the machine in predicting the maximum temperature and power density functions are 0.99 and 0.98, respectively.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Solid Oxide Fuel Cell
  • Ammonia
  • CFD
  • Machine Learning
  • Deep Neural Network
[1]. Afif, A., Radenahmad, N., Cheok, Q., Shams, S., Kim, J. H., & Azad, A. K. (2016). Ammonia-fed fuel cells: a comprehensive review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 60, 822-835.##
[2]. Fuerte, A., Valenzuela, R. X., Escudero, M. J., & Daza, L. (2009). Ammonia as efficient fuel for SOFC. Journal of Power Sources, 192(1), 170-174.##
[3]. Vilekar, S. A., Fishtik, I., & Datta, R. (2012). The peculiar catalytic sequence of the ammonia decomposition reaction and its steady-state kinetics. Chemical Engineering Science, 71, 333-344.##
[4]. Arriagada, J., Olausson, P., & Selimovic, A. (2002). Artificial neural network simulator for SOFC performance prediction. Journal of Power Sources, 112(1), 54-60.##
[5]. Milewski, J., & Świrski, K. (2009). Modelling the SOFC behaviours by artificial neural network. International Journal of Hydrogen Energy, 34(13), 5546-5553.##
[6]. Chaichana, K., Patcharavorachot, Y., Chutichai, B., Saebea, D., Assabumrungrat, S., & Arpornwichanop, A. (2012). Neural network hybrid model of a direct internal reforming solid oxide fuel cell. International Journal of Hydrogen Energy, 37(3), 2498-2508.##
[7]. Cheddie, D. F. (2018). Temkin-Pyzhev kinetics in intermediate temperature ammonia-fed solid oxide fuel cells (SOFCs). Int J Power Energy Res, 2(3), 43-51.##
[8]. Xu, H., Ma, J., Tan, P., Chen, B., Wu, Z., Zhang, Y., Wang, H., Xuan, J., & Ni, M. (2020). Towards online optimisation of solid oxide fuel cell performance: Combining deep learning with multi-physics simulation. Energy and AI, 1, 100003.##
[9]. Subotić, V., Eibl, M., & Hochenauer, C. (2021). Artificial intelligence for time-efficient prediction and optimization of solid oxide fuel cell performances. Energy Conversion and Management, 230, 113764.##
[10]. Manshadi, M., Ghassemi, M., Mousavi, S., Mosavi, A., & Kovacs, L. (2021). Predicting the Parameters of Vortex Bladeless Wind Turbine Using Deep Learning Method of Long Short-Term Memory. Energies 2021, 14, 4867.##
[11]. Su, D., Zheng, J., Ma, J., Dong, Z., Chen, Z., & Qin, Y. (2023). Application of machine learning in fuel cell research. Energies, 16(11), 4390.##
[12]. Omer, A., Rahimipetroudi, I., Rashid, K., Yang, J. B., Hong, J. E., & Dong, S. K. (2023). Design and performance optimization of a direct ammonia planar solid oxide fuel cell for high electrical efficiency. Journal of Power Sources, 573, 233135.##
[13]. Vairo, T., Cademartori, D., Clematis, D., Carpanese, M. P., & Fabiano, B. (2023). Solid oxide fuel cells for shipping: A machine learning model for early detection of hazardous system deviations. Process Safety and Environmental Protection, 172, 184-194.##
[14]. Buchaniec, S., Gnatowski, M., Hasegawa, H., & Brus, G. (2023). A Surrogate Model of the Butler-Volmer Equation for the Prediction of Thermodynamic Losses of Solid Oxide Fuel Cell Electrode. Energies, 16(15), 5651.##
[15]. Echabarri, S., Do, P., Vu, H. C., & Bornand, B. (2024). Machine learning and Bayesian optimization for performance prediction of proton-exchange membrane fuel cells. Energy and AI, 100380.##
[16]. Wang, J., Jiang, H., Chen. G., Wang, H., Lu, L., Liu, J. & Xing, L. (2023). Integration of multi-physics and machine learning-based surrogate modelling approaches for multi-objective optimization of deformed GDL of PEM fuel cells. Energy and AI, 14, 100261.##
[17]. Madhavan, P. V., Shahgaldi, S., & Li, X. (2024). Modelling Anti-Corrosion Coating Performance of Metallic Bipolar Plates for PEM Fuel Cells: A Machine Learning Approach. Energy and AI, 17, 10.##
[۱۸]. کیهانپور، م.، قاسمی، م. و پوربگیان، م. (۱۴۰۲). بررسی پارامتریک پیل سوختی اکسید جامد تمام متخلخل لوله‌های با سوخت آمونیاک و مدل سینتیکی تمکین-پیژف، نشریه مهندسی شیمی ایران، ۲۲، ۱۲۹، ۱۲۳-۱۱۰.##
[19]. Zhang, J., Xu, H., & Li, W. (2005). Kinetic study of NH3 decomposition over Ni nanoparticles: The role of La promoter, structure sensitivity and compensation effect. Applied Catalysis A: General, 296(2), 257-267.##
[۲۰]. کیهانپور، م. و قاسمی، م. (۱۴۰۱). بررسی سه بعدی کارکرد پیل سوختی پلیمری لوله ای با فرض برهم کنش سیال- جامد- گرما، روش‌های عددی در مهندسی، ۴۱، ۱، ۹۹-۷۹.##
[۲۱]. کیهانپور، م. و قاسمی، م. (۱۴۰۰). شبیه سازی سه بعدی اثر هندسه و توزیع دما بر عملکرد پیل سوختی اکسید جامد، مکانیک سیالات و آیرودینامیک امام حسین (ع)، ۱۰، ۲، ۱۸۳-۱۶۹.##
[22]. Incropera, F. P., DeWitt, D. P., Bergman, T. L., & Lavine, A. S. (1996). Fundamentals of heat and mass transfer (Vol. 6). Wiley New York, 1-900.##
[23]. Ranasinghe, S. N., & Middleton, P. H. (2017). Modelling of single cell solid oxide fuel cells using COMSOL multiphysics. 2017 IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and 2017 IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC/I&CPS Europe),  Milan, Italy, 1-6.##
[24]. Osipyan, H., Edwards, B. I., & Cheok, A. D. (2022). Deep neural network applications. CRC Press, 1-150.##