Bibliographie & annexes
Présentation
RÉSUMÉ
La modélisation d’un système de pile à combustible à membrane échangeuse de protons (PEMFC) est essentielle pour améliorer ses performances, en permettant notamment l’accès à ses états internes. Il existe diverses méthodes de modélisation spatiale, chacune avec ses avantages et inconvénients.
Il est crucial de les connaître afin de choisir le modèle le plus adapté à l’objectif visé. La validation d’un tel modèle nécessite l’utilisation de données expérimentales variées, ainsi que deux étapes cruciales : une calibration des paramètres indéterminés et une vérification des résultats. Pour illustrer ces concepts, un modèle 1D dynamique, biphasique et isotherme est présenté.
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Modeling a proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) system is essential for enhancing its performance, particularly by facilitating access to its internal states. Various spatial modeling methods exist, each with unique advantages and disadvantages. Understanding these is crucial for selecting the most appropriate model for the intended purpose. Validating such a model entails utilizing diverse experimental data and involves two crucial steps: calibrating indeterminate parameters and verifying results. To illustrate these concepts, a dynamic, biphasic, and isothermal 1D model is presented.
Auteur(s)
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Raphaël GASS : Doctorant - Ingénieur des Mines de Saint-Étienne - Université de Franche-Comté, UTBM, CNRS, institut FEMTO-ST, FCLAB, Belfort, France - Aix Marseille Univ, CNRS, LIS, Marseille, France
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Zhongliang LI : Professeur des universités - Université de Franche-Comté, UTBM, CNRS, institut FEMTO-ST, FCLAB, Belfort, France
-
Rachid OUTBIB : Professeur des universités - Aix Marseille Univ, CNRS, LIS, Marseille, France
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Samir JEMEI : Professeur des universités - Université de Franche-Comté, UTBM, CNRS, institut FEMTO-ST, FCLAB, Belfort, France
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Daniel HISSEL : Professeur des universités - Université de Franche-Comté, UTBM, CNRS, institut FEMTO-ST, FCLAB, Belfort, France - Institut universitaire de France
INTRODUCTION
Les piles à combustible sont des dispositifs de conversion d’énergie chimique en électricité et chaleur qui jouent un rôle crucial pour réduire les émissions de gaz à effet de serre et lutter contre le réchauffement climatique. Actuellement en développement avancé, elles semblent prometteuses pour alimenter les transports lourds, produire de façon stationnaire de l’électricité, et fournir une alimentation de secours aux data centers. Les piles à combustible à membrane échangeuse de protons (PEMFC), qui utilisent la réaction chimique entre l’hydrogène et l’oxygène pour générer de l’électricité et qui fonctionnent à des pressions et températures basses, sont parmi les plus matures. Composées d’un assemblage de cellules, elles utilisent des matériaux solides comme des métaux, de la fibre de carbone et des polymères pour faciliter ou empêcher le passage des gaz (hydrogène, oxygène, azote), de l’eau liquide et des particules (protons, électrons).
La modélisation numérique des piles permet d’optimiser leur conception en testant virtuellement de nouveaux composants, ce qui est peu coûteux en termes de temps et d’argent. Cela vise à améliorer leurs performances, leur fiabilité ou à réduire leur coût. Les modèles permettent également de contrôler en temps réel les piles en ajustant leurs conditions opératoires, comme la pression, la température, l’humidité et le débit des gaz. Ceci vise à améliorer leurs performances, à éviter les défauts tels que le noyage des cellules et à réduire leur dégradation.
Divers modèles représentent les piles à combustible, chacun avec ses avantages et inconvénients. Il n’existe pas de modèle universel et chaque application doit choisir celui qui est le plus adapté.
Ce travail décrit les différents modèles spatiaux de la littérature, excluant la modélisation par blocs fonctionnels. Une procédure de validation expérimentale des modèles est aussi expliquée, avec ses limites, suivie d’une étude de cas sur un modèle 1D dynamique, biphasique, isotherme et sans transfert de charge.
Points clés
Domaine : Modélisation
Degré de diffusion de la technologie : Croissance
Technologies impliquées : Pile à combustible PEM
Domaines d’application : Transports, production stationnaire d’énergie, alimentation de secours des data center.
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MOTS-CLÉS
hydrogène Pile à combustible à membrane échangeuse de protons (PEMFC) Modélisation spatiale Validation expérimentale Modèle 1D dynamique
KEYWORDS
hydrogen | Proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) | Spatial modeling | Experimental validation | Dynamic 1D model
DOI (Digital Object Identifier)
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Sigles, notations et symboles5. Glossaire
AME (assemblage membrane électrodes) ; MEA (Membrane Electrode Assembly)
Composant central de toute cellule de pile à combustible, composée de deux plaques bipolaires et d’une AME.
CL (couche catalytique) ; CL (Catalyst Layer)
Couche mince sur les électrodes de l’AME où se déroulent les réactions électrochimiques de la pile à combustible. L’abréviation anglaise est conservée en français.
GC (canaux d’écoulement des plaques bipolaires) ; GC (Gas Channel)
Voies à travers lesquelles les réactifs gazeux circulent dans les plaques bipolaires. Les gaz pénètrent l’AME en circulant à sa surface par ces canaux. L’abréviation anglaise est conservée en français.
GDL (couche de diffusion des gaz) ; GDL (Gas Diffusion Layer)
Couche poreuse de l’AME qui permet la diffusion des réactifs gazeux vers la CL et l’évacuation des produits de réaction. Elle sert aussi d’électrode à la cellule. L’abréviation anglaise est conservée en français.
PEM (membrane échangeuse de protons) ; PEM (Proton Exchange Membrane)
Membrane électrolytique perméable aux protons, utilisée dans les piles à combustible pour faciliter le transport des ions H+ entre les électrodes. L’abréviation anglaise est conservée en français.
EDO (équations différentielles ordinaires) ; ODE (Ordinary Differential Equation)
Équations qui impliquent pour inconnues des fonctions d’une seule variable et expriment la relation entre une fonction et ses dérivées. Les EDO sont couramment utilisées pour modéliser des phénomènes dynamiques dans divers domaines scientifiques et d’ingénierie.
EDP (équations aux dérivées partielles) ; PDE (Partial Differential Equation)
Équations qui impliquent pour inconnues des fonctions de plusieurs variables indépendantes et expriment la relation entre une fonction et ses dérivées partielles par rapport à ces variables. Les EDP sont utilisées pour modéliser des phénomènes physiques complexes, tels que la propagation de la chaleur ou la diffusion.
Algorithme génétique ; genetic algorithm
Méthode d’optimisation numérique de paramètres inspirée de la sélection naturelle, avec la réutilisation...
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Glossaire
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - NOIYING (P.) - Modélisation locale d’une cellule de pile à combustible pour l’étude de système électriques. - PhD thesis, université de Lorraine (2013).
-
(2) - PUKRUSHPAN (J.T.), PENG (H.), STEFANOPOULOU (A.G.) - Control-Oriented Modeling and Analysis for Automotive Fuel Cell Systems. - Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, 126(1), p. 14-25 (2004).
-
(3) - FALCÃO (D.), OLIVEIRA (V.), RANGEL (C.), PINHO (C.), PINTO (A.) - Water transport through a PEM fuel cell : A one-dimensional model with heat transfer effects. - Chemical Engineering Science, 64(9), p. 2216-2225 (2009).
-
(4) - FALCÃO (D.), PINHO (C.), PINTO (A.) - Water Management in PEMFC : 1-D Model Simulations. - Ciência & Tecnologia dos Materiais, 28(2), p. 81-87 (2016).
-
(5) - XU (L.), HU (J.), CHENG (S.), FANG (C.), LI (J.), OUYANG (M.), LEHNERT (W.) - Robust Control of Internal States in a Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell Air-Feed System by Considering Actuator Properties. - International...
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