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人工智能取代人類識(shí)別燃料電池故障的原因

2025-01-04 11:28  來(lái)源:外媒  瀏覽:  

韓國(guó)能源研究院 (KIER) 氫能研究與示范中心的 Chi-Young Jung 博士的研究團(tuán)隊(duì)成功開(kāi)發(fā)出一種分析碳纖維紙微觀結(jié)構(gòu)的方法,碳纖維紙是氫燃料電池的關(guān)鍵材料,其分析速度比現(xiàn)有方法快 100 倍。這是通過(guò)利用數(shù)字孿生技術(shù)和人工智能 (AI) 學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的。

碳纖維紙是氫燃料電池堆的關(guān)鍵材料,在促進(jìn)水排出和燃料供應(yīng)方面起著至關(guān)重要的作用。它由碳纖維、粘合劑和涂層等材料組成。隨著時(shí)間的推移,這些材料的排列、結(jié)構(gòu)和涂層狀況會(huì)發(fā)生變化,導(dǎo)致燃料電池的性能下降。因此,分析碳纖維紙的微觀結(jié)構(gòu)已成為診斷燃料電池狀況的必要步驟。

然而,迄今為止,實(shí)時(shí)分析碳纖維紙的高分辨率微觀結(jié)構(gòu)仍是不可能的。這是因?yàn)橐@得準(zhǔn)確的分析結(jié)果,需要破壞碳纖維紙樣品,然后用電子顯微鏡進(jìn)行詳細(xì)檢查。

為了解決現(xiàn)有分析方法的局限性,研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種使用X射線診斷和基于AI的圖像學(xué)習(xí)模型來(lái)分析碳纖維紙微觀結(jié)構(gòu)的技術(shù)。值得注意的是,該技術(shù)僅使用X射線斷層掃描就可以進(jìn)行精確分析,而無(wú)需使用電子顯微鏡。因此,它可以實(shí)現(xiàn)近乎實(shí)時(shí)的狀態(tài)診斷。

研究團(tuán)隊(duì)從200多個(gè)碳纖維紙樣本中提取了5000幅圖像,并利用這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練了機(jī)器學(xué)習(xí)算法。訓(xùn)練后的模型能夠預(yù)測(cè)碳纖維紙關(guān)鍵成分(包括碳纖維、粘合劑和涂層)的三維分布和排列,準(zhǔn)確率超過(guò)98%。

此功能可以將碳纖維紙的初始狀態(tài)與當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行比較,從而立即識(shí)別性能下降的原因。該研究結(jié)果發(fā)表在《應(yīng)用能源》雜志上。

傳統(tǒng)的分析方法是將碳纖維紙樣品粉碎后,用電子顯微鏡進(jìn)行分析,至少需要兩個(gè)小時(shí)才能完成。而研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的分析模型,僅使用X射線斷層掃描設(shè)備,就能在幾秒鐘內(nèi)識(shí)別出碳纖維紙的劣化、受損部位和受損程度。

此外,研究團(tuán)隊(duì)利用所開(kāi)發(fā)模型的數(shù)據(jù),系統(tǒng)地識(shí)別了碳纖維紙厚度、粘合劑含量等設(shè)計(jì)因素對(duì)燃料電池性能的影響,并提取了最優(yōu)設(shè)計(jì)參數(shù),提出了以提高燃料電池效率為目標(biāo)的理想設(shè)計(jì)方案。

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