Project/Area Number |
23KJ0743
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Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 国内 |
Review Section |
Basic Section 18020:Manufacturing and production engineering-related
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
田中 暉久 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)
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Project Period (FY) |
2023-04-25 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥3,000,000 (Direct Cost: ¥3,000,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
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Keywords | 等価回路モデリング / 固体高分子形燃料電池 / 電極構造 / 運転条件 |
Outline of Research at the Start |
固体高分子形燃料電池の分野において、電極構造や運転条件のそれぞれの面からの「最適化」の研究が多数あるが、大部分は産業界で活用されていない。大きな原因が電極構造と運転条件の一貫設計を行うシステムが存在しないことだと考え、そのようなシステムの構築を研究目的とした。初めに、等価回路モデルの構築を通して電気化学反応・輸送現象のメカニズム解明を行う。次に、ニューラルネットワークを用いて回路パラメータを電極パラメータおよび運転パラメータで関数化する。最後に、産業現場における制約条件を踏まえて構築したシステムを電極構造と運転条件の一貫設計ツールとして運用する。
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Outline of Annual Research Achievements |
燃料電池は化学エネルギーを直接電気エネルギーに変換するデバイスであり、固体高分子形燃料電池は低温作動および素早い始動・停止を特徴としとりわけモバイルのアプリケーションに適している。固体高分子形燃料電池における効率低下のメカニズムを理解することにおいて、等価回路モデルは有効的である。ここで、モデルの各要素は電気化学反応・輸送現象に即して計算される必要がある。はじめに従来の1次元の伝送線モデルをベースとして、新たに3次元の伝送線モデルを構築した。ナノスケールの不均質な多孔質構造に基づいて、電気化学反応・輸送現象の各プロセスの局所抵抗を計算することのできるソフトウェアを開発した。また、プロセスごとに特有の時定数情報に基づいて、これまで単一のものとして扱っていた抵抗成分を、ガス拡散、酸素還元反応、Pt酸化といったプロセスごとに分離するようにモデルを拡張した。さらに、生成物である水の輸送にも着目して、インピーダンスへの寄与のモデリングを進めている。 2023年度はベースとなるソフトウェアの開発に取り組み、そこから得られた成果を国際学会(口頭発表、2件)および国内学会(口頭発表、1件)にて筆頭著者として発表した。さらに、PEMFCのカソードにおけるロスメカニズムをシミュレーションおよび実験から定性的・定量的に研究した。この成果をまとめ、筆頭著者としてジャーナル(International Journal of Hydrogen Energy)に投稿中である。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2023年度は当初の研究計画の通り、従来の1次元の伝送線モデルから3次元の伝送線モデルに拡張した。具体的には、2022年度までのプロトン・電子の輸送および酸素還元反応に加えてガス拡散、酸素還元反応、Pt酸化といったプロセスをモデルに導入した。生成物である水の輸送のプロセスについては、現在モデリングを進めているところである。全体として、おおむね順調に進めることができた。
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Strategy for Future Research Activity |
初めに生成物である水輸送のモデリングを行う。実験で同定が必要なパラメータについては、評価装置を改良しつつ実験を行い定量化する。また、測定されるインピーダンスとシミュレーションの結果を比較して、モデルに足りない要素(プロセス)を明らかにし、新たに導入していく。
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