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劉建國/邢磊CEJ: 機(jī)器學(xué)習(xí)+多物理場模擬緩解PEM燃料電池中的氮?dú)鉂B透

質(zhì)子交換膜（PEM）燃料電池陽極的氮?dú)鉂B透（NGC）和積累是不可避免的，它會導(dǎo)致性能下降，甚至對功能部件造成不可逆的損害。為了緩解這個(gè)問題，研究人員建立了多物理場數(shù)值模型（MNM）來描述NGC行為并進(jìn)一步指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)研究。然而，為了獲得抑制NGC并保持高性能的優(yōu)化參數(shù)，在MSM上進(jìn)行的網(wǎng)格搜索將花費(fèi)無法承受的計(jì)算資源和時(shí)間。

為此，南京大學(xué)劉建國教授、英國牛津大學(xué)訪問學(xué)者邢磊研究員等人創(chuàng)新性地引入了機(jī)器學(xué)習(xí)輔助 MNM（MSM-ML）作為代理模型，其中比較了9種最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法以極大地提高該工程問題的解決效率。

其中，該模型主要包括4個(gè)部分：MNM的建立和驗(yàn)證、數(shù)據(jù)庫構(gòu)建、機(jī)器學(xué)習(xí)代理建模及多變量優(yōu)化。首先，作者在商用軟件平臺COMSOL Multiphysics 5.5a上構(gòu)建了二維穩(wěn)態(tài)機(jī)理模型來描述PEM燃料電池中的NGC，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證構(gòu)建了一個(gè)包含6個(gè)參數(shù)的數(shù)據(jù)庫，這些參數(shù)對電池電流密度和NGC有很大影響。

其次，通過超參數(shù)自適應(yīng)網(wǎng)格搜索對機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域廣泛使用的9種算法進(jìn)行訓(xùn)練、優(yōu)化，并通過SHAP進(jìn)行解釋。然后，通過算法競爭獲得電流密度和NGC系數(shù)回歸的最佳機(jī)器學(xué)習(xí)模型。最后，使用粒子群優(yōu)化算法搜索6個(gè)研究參數(shù)的全局最優(yōu)組合。

圖1. 每種算法的電流密度回歸參數(shù)重要性及權(quán)重均值（WM）總結(jié)

作者將本研究的主要發(fā)現(xiàn)總結(jié)如下：

a）N₂的積累大大降低了PEM燃料電池的性能。經(jīng)測量，最大電池功率密度損失為28.9%；

b）NGC系數(shù)在6維參數(shù)空間的分布表明各參數(shù)對NGC的影響是非單調(diào)的。因此，有必要引入一些先進(jìn)的策略來更快地進(jìn)行全局優(yōu)化；

c）創(chuàng)新地分割參數(shù)空間以尋找和驗(yàn)證每個(gè)參數(shù)的局部機(jī)制，回歸路徑比較和參數(shù)重要性排序增強(qiáng)了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可靠性；

d）在優(yōu)化范圍內(nèi)，當(dāng)相對濕度為100%、流道深度為2.32 mm、膜厚度為10μm、氣體擴(kuò)散層厚度為100 μm、運(yùn)行壓力為3.7 atm及運(yùn)行溫度為323 K時(shí)，可獲得最佳適應(yīng)度；

e）經(jīng)過開發(fā)的MNM-ML模型多變量優(yōu)化后，NGC系數(shù)降低了49.5%，電池性能提高了20%。此外，計(jì)算時(shí)間從幾個(gè)月減少到幾天?？傊?，這種策略不僅可以用于緩解NGC，還可以擴(kuò)展到系統(tǒng)級別的其他復(fù)雜優(yōu)化任務(wù)。

圖2. 傳統(tǒng)MNM方法和MNM-ML策略的比較

Comparison of state-of-the-art machine learning algorithms and data-driven optimization methods for mitigating nitrogen crossover in PEM fuel cells, Chemical Engineering Journal 2022. DOI: 10.1016/j.cej.2022.136064

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