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J-GLOBAL ID：201702259611947232   整理番号：17A1428489

数値2相モデルと遺伝的アルゴリズムによるPEMFCチャネルに沿った触媒分布の最適化【Powered by NICT】

Optimization of catalyst distribution along PEMFC channel through a numerical two-phase model and genetic algorithm

著者 (3件)： Ebrahimi Sasan (School of Mechatronic Systems Engineering, Simon Fraser University, 250-13450 102 Avenue, Surrey, BC, V3T 0A3, Canada) ,  Ghorbani Babak (School of Mechatronic Systems Engineering, Simon Fraser University, 250-13450 102 Avenue, Surrey, BC, V3T 0A3, Canada) ,  Vijayaraghavan Krishna (School of Mechatronic Systems Engineering, Simon Fraser University, 250-13450 102 Avenue, Surrey, BC, V3T 0A3, Canada)
資料名： Renewable Energy  (Renewable Energy)
巻： 113  ページ： 846-854  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0124C  ISSN： 0960-1481  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,流れ場に沿った最適触媒負荷分布を見出すための新しい方法を示した。最適化は,計算流体力学(CFD)モデルと遺伝的アルゴリズム最適化法を統合することにより行った。CFDモデルである二次元,定常状態および2相。多相混合モデル(M~2)は,高分子電解質膜燃料電池(PEMFC)の多孔質媒体における2相輸送をモデル化した。数値ドメインはカソード側におけるチャンネル,ガス拡散層(GDL)と触媒層(CL)を含んでいる。次の段階では,電流密度は触媒負荷と比例すると仮定した。触媒負荷を未知の係数を有する多項式関数と考えられている。遺伝的アルゴリズム最適化法は未知の係数,結果として流れ場に沿った最適触媒負荷関数を見出すために適用した。結果は,触媒負荷分布は燃料電池性能に大きな影響を持ち,最適条件下で,最大PEMFCパワー密度は約14%増加していることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *触媒 ,  燃料電池 ,  *最適化 ,  二次元 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  最適条件 ,  流れ場 ,  電流密度 ,  *チャネル ,  モデリング ,  計算流体力学 ,  多相
準シソーラス用語： 電力密度 ,  触媒層 ,  ガス拡散層 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 最適触媒負荷 ,  PEMFCパワー密度 ,  相流 ,  多相混合モデル(M2) ,  不均一触媒分布 ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (3件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  風力発電  (NB03120Q) ,  太陽光発電  (NB03090G)

タイトルに関連する用語 (8件)： 数値 ,  モデル ,  遺伝的アルゴリズム ,  PEMFC ,  チャネル ,  触媒 ,  分布 ,  最適化