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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
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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.
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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4. Conclusion
La modélisation spatiale de la pile à combustible PEM est essentielle pour améliorer ses performances. Les modèles 0D et 1D sont adaptés au contrôle-commande, tandis que les modèles 2D et 3D sont utilisés pour la conception. Les modèles mixtes, comme la 1D+1D, offrent d’autres compromis entre vitesse et précision. De plus, il est nécessaire de choisir d’inclure ou d’ignorer dans les modèles les variations temporelles, les auxiliaires, l’état liquide de l’eau, les flux de chaleur, les transferts de charge et l’empilement des cellules. La réflexion sur les méthodes de résolution numériques à utiliser est également importante, sachant que l’utilisation d’une méthode implicite est nécessaire pour la discrétisation temporelle.
La validation expérimentale implique une phase de calibration des paramètres indéterminés, puis une phase de vérification des résultats. Pour cela, il est indispensable d’utiliser des données expérimentales diversifiées, telles que des courbes de polarisation et de spectroscopie d’impédance électrochimique qui couvrent des conditions opératoires représentatives de l’ensemble des possibilités de fonctionnement de la pile.
Ces concepts sont illustrés à l’aide d’un modèle 1D dynamique. La physique sous-jacente y est brièvement mentionnée, ainsi que les opérations mathématiques impliquées dans sa résolution numérique. Pour valider cette approche, les résultats expérimentaux de trois courbes de polarisation, obtenues à différentes conditions opératoires sur une pile EH-31, sont comparées avec les prédictions du modèle. Enfin, les résultats du calcul des états internes du modèle pour cette pile, à travers un exemple, sont présentés.
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BIBLIOGRAPHIE
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