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Detection of local oxygen depletion in proton-exchange membrane fuel cells by means of a reduced-order model.

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Detection of local oxygen depletion in proton-exchange membrane fuel cells by means of a reduced-order model.

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dc.contributor.advisor Morena Borja, Joaquín de la es_ES
dc.contributor.advisor Sanchis Pacheco, Enrique José es_ES
dc.contributor.author Lalangui Gallegos, José Andrés es_ES
dc.date.accessioned 2024-10-16T07:11:45Z
dc.date.available 2024-10-16T07:11:45Z
dc.date.created 2024-09-26
dc.date.issued 2024-10-16 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/210224
dc.description.abstract [ES] Hoy en día, el incremento de regulaciones que restringen el uso de sistemas propulsivos basados en motores de combustión interna, debido al problema de producción de gases contaminantes, ha dado impulso al desarrollo de tecnologías con potencial de descarbonización. En la última década, se han producido avances en tecnologías como las baterías de ion-litio, con el fin de suministrar energía para alimentar sistemas propulsivos eléctricos. Sin embargo su densidad energética es baja en comparación a la de los motores de combustión interna usados con combustibles tradicionales. Esto ha motivado el desarrollo de las pilas de combustible de membrana de intercambio protónico (PEMFC, por sus siglas en inglés). Estos sistemas permiten el uso de hidrógeno (con alta densidad energética por unidad de masa) que, a través de reacciones químicas que tienen lugar en el interior de las celdas, obtienen energía eléctrica generando únicamente agua como residuo. Las PEMFC son sistemas complejos con múltiples componentes, siendo la membrana y las capas catalíticas de ánodo y cátodo sus elementos clave. Para fomentar la adopción de esta tecnología, resulta crucial evitar condiciones de funcionamiento que aceleren su envejecimiento y reduzcan su vida útil. En este contexto, los modelos computacionales físicos son especialmente útiles, ya que permiten predecir propiedades físico-químicas internas a la celda, inaccesibles a través de mediciones directas. Estas propiedades son cruciales para entender los procesos de degradación que afectan a las capas catalíticas y la membrana. El presente trabajo introduce un modelo de carácter físico y de bajo coste computacional, con capacidad de predecir las condiciones de agotamiento local de reactivos, que suponen una de las fuentes de envejecimiento principales de las PEMFC. El modelo propuesto se fundamenta en la solución explícita de las ecuaciones de transporte de especies químicas en los canales de alimentación de gas de una celda de la PEMFC, utilizando un enfoque 1D+1D multifásico. Para lograrlo, se asume flujo incompresible y condiciones cuasi-estacionarias, junto con una cinética química lineal para las reacciones electroquímicas que ocurren en las capas catalíticas. Gracias a esto, el modelo es capaz de calcular la concentración de las especies químicas a lo largo de los canales de ánodo y cátodo, integrando mecanismos de transporte convectivo, difusivo y reactivo en las distintas capas que constituyen la PEMFC. Tras su definición, el modelo se valida con medidas locales de corriente eléctrica producida extraídas de la literatura, empleando cuatro condiciones de flujo másico del cátodo distintas. Los resultados demuestran que el modelo tiene capacidad para reproducir tanto las curvas de polarización promedio como los efectos de agotamiento local de oxígeno que ocurren bajo condiciones de baja estequiometría en el cátodo. Además, un análisis del coste computacional revela que el modelo es sustancialmente más rápido que el tiempo real, lo cual facilitaría su implementación en la unidad de control del balance de planta de una pila de combustible. es_ES
dc.description.abstract [EN] Nowadays, increasingly stringent regulations regarding the use of propulsion systems based on internal combustion engines due to the issue of pollutant gas production, has promoted the development of technologies with decarbonisation potential. In the last decade, there have been advances in technologies such as lithium-ion batteries to supply energy to power electric propulsion systems. However, their energy density is low compared to traditional fuel-based internal combustion engines. This has led to the development of proton exchange membrane fuel cells (PEMFC). These systems allow to use hydrogen (with high energy density per unit mass) which, through chemical reactions inside the cells, produce electrical energy generating only water as a waste product. PEMFCs are complex, multi-component systems, with the membrane and the anode and cathode catalytic layers being the most critical elements. To encourage the adoption of this technology, it is crucial to avoid working conditions that can lead to a rapid aging and deterioration of such components. In this context, physical computational models are particularly useful, since they can predict physicochemical properties inside the cell, which are inaccessible through direct measurements. These conditions are crucial to understand the degradation processes affecting catalytic layers and membrane. The present work introduces a physical model with low computational cost, able to predict the conditions of local reactant depletion, one of the main sources of ageing of PEMFCs. The proposed model is based on the explicit solution of the chemical species transport equations in the gas feed channels of a PEMFC, using a 1D+1D multiphase approach. To achieve this, incompressible flow and quasi-stationary conditions are assumed, together with linear chemical kinetics for the electrochemical reactions occurring in the catalytic layers. Thanks to this, the model can calculate the concentration of chemical species along the anode and cathode channels, integrating convective, diffusive, and reactive transport mechanisms in the different layers that constitute the PEMFC. After its definition, the model is validated with local electrical current measurements extracted from the literature, using four different cathode mass flow conditions. The results show that the model can reproduce both the average polarisation curves and the local oxygen depletion effects occurring under low stoichiometry conditions at the cathode. Furthermore, an analysis of the computational cost reveals that the model is substantially faster than in real-time, which would facilitate its implementation in the control unit of a balance-of-plant fuel cell. es_ES
dc.format.extent 71 es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Pila de combustible de membrana de intercambio protónico es_ES
dc.subject Modelo unidimensional es_ES
dc.subject Hidrogeno es_ES
dc.subject Agotamiento de oxígeno. es_ES
dc.subject Proton exchange membrane fuel cell es_ES
dc.subject One-dimensional model es_ES
dc.subject Hydrogen es_ES
dc.subject Oxygen depletion. es_ES
dc.subject.classification MAQUINAS Y MOTORES TERMICOS es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Sistemas Propulsivos para una Movilidad Sostenible-Màster Universitari en Sistemes Propulsius per a una Mobilitat Sostenible es_ES
dc.title Detection of local oxygen depletion in proton-exchange membrane fuel cells by means of a reduced-order model. es_ES
dc.title.alternative Detección del agotamiento local de oxígeno en pilas de combustible de membrana de intercambio protónico mediante un modelo de orden reducido. es_ES
dc.title.alternative Detecció de l'esgotament local d'oxigen en piles de combustible de membrana d'intercanvi protònic mitjançant un model d'ordre reduït. es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Máquinas y Motores Térmicos - Departament de Màquines i Motors Tèrmics es_ES
dc.description.bibliographicCitation Lalangui Gallegos, JA. (2024). Detection of local oxygen depletion in proton-exchange membrane fuel cells by means of a reduced-order model. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/210224 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\163066 es_ES


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