Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 12

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  MCFC
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote A RBF artificial neural network to predict a fuel cell maximum power point
EN
In this article, an artificial neural network (ANN) based maximum power point tracker (MPTT) for proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) is proposed. For this purpose, a Radial Basis Function Artificial Neural Network (RBF ANN) is used to predict the voltage and the current of a fuel cell maximum power point at different fuel cell operating conditions. To train the proposed artificial neural network, a set of maximum power points defined by their corresponding current and voltage values is generated using a validated electrochemical fuel cell model. To ensure the validity of the ANN, we compare the results found by the ANN to those obtained using the electrochemical PEMFC model. The results show that the developed ANN can accurately and quickly predict current and voltage fuel cells at maximum power point for any operating conditions.
PL
W tym artykule zaproponowano śledzenie maksymalnego punktu mocy (MPTT) oparte na sztucznej sieci neuronowej (ANN) dla ogniwa paliwowego z membraną do wymiany protonów (PEMFC). W tym celu wykorzystuje się sztuczną sieć neuronową Radial Basis Function (RBF ANN) do przewidywania napięcia i prądu punktu maksymalnej mocy ogniwa paliwowego w różnych warunkach pracy ogniwa paliwowego. Aby wytrenować proponowaną sztuczną sieć neuronową, przy użyciu sprawdzonego modelu elektrochemicznego ogniwa paliwowego generowany jest zestaw maksymalnych punktów mocy określonych przez odpowiadające im wartości prądu i napięcia. Aby zapewnić wiarygodność ANN, porównujemy wyniki uzyskane przez ANN z wynikami uzyskanymi przy użyciu elektrochemicznego modelu PEMFC. Wyniki pokazują, że opracowana SSN może dokładnie i szybko przewidywać prąd i napięcie ogniw paliwowych w punkcie maksymalnej mocy w dowolnych warunkach pracy.
EN
The paper presents an investigation into the three cathode layers for the Molten Carbonate Fuel Cell that were obtained by using printing techniques on various surfaces. The main differences during the manufacturing process were the substrates used when printing the layers: glass and two different sorts of paper. The cathodes were investigated at the theoretical and experimental level. To identify the influence of the substrate used we built a mathematical model of the fuel cell, in which the influence is expressed by the conductivity of the layer. The paper demonstrates the possibility of using printing techniques to manufacture Molten Carbonate Fuel Cell layers.
3
Content available remote Effect of anode porosity on the performance of molten carbonate fuel cell
EN
Nickel anodes, for molten carbonate fuel cell (MCFC), of various porosities were fabricated using tape casting and firing processes. The same slurry composition but different sintering temperatures, 700 and 900°C, were used to obtain different anode porosities. Combined experimental and computational techniques were used to study the influence of anode porosity on the performance of molten carbonate fuels cell. The power generated by the 20.25 cm2 class MCFC single cell was experimentally measured at 650°C in humidified hydrogen with respect to the porosity of the anodes. The computational aspect involved the modeling of the microstructure of the sintered porous anodes which included measured size distribution of Ni powder used and porosities of the manufactured materials. For the best performing single cell, the optimal porosity for the nickel MCFC anode was experimentally determined to be 55%. Computations revealed that the specific surface area, which is a determining factor in electrochemical reactions, reaches a maximum at a porosity of 52%.
4
Content available remote Design of open-porous materials for high-temperature fuel cells
EN
Microstructure is one of the major factors influencing material properties. It is especially important for open-porous materials dedicated to catalytic applications, where fraction of pores, their size distribution and specific surface influence the diffusion of reactants and the kinetics of catalytic reactions. In these studies the numerical models of the microstructure of open-porous electrodes for molten carbonate fuel cell (MCFC) are presented. The models presented here simulate fabrication routes for real materials, including mixing of powders, tape casting and sintering processes. The substrate powders are represented by spheres with defined size distribution. Mixing and compaction of powders with polymeric binder is simulated by a granular model implemented in LAMMPS code. In the next step the polymeric phase represented by fine particles and larger porogen addition is removed to form pores. The sintering process is simulated by geometry smoothing, which results in sphere aggregation. The models presented here were compared with micro computed tomography (µCT) 3D images of real MCFC materials. Quantitative analysis of µCT images was performed and it was demonstrated that algorithms used in these studies make it possible to design materials with the desired porous microstructure.
PL
Praca zwiera wyniki przeprowadzonych procesów nauczania czterech modeli węglanowego ogniwa paliwowego opartych o sztuczne sieci neuronowe. Przeprowadzono analizę wariantową wielu sieci neuronowych. Przebadane modele dotyczą różnych wybranych zagadnień, od prostego modelowania wyłącznie wpływu temperatury, po kompletny model o 15 parametrach wejściowych. Do obliczeń sztucznych sieci neuronowych wykorzystano komercyjnie dostępne narzędzie MATLAB. Uzyskano różne konfiguracje sieci, przeważnie były to sieci z jedną warstwą ukrytą. Średni błąd z jakim modele odwzorowują pracę rzeczywistego ogniwa zawiera się w przedziale 2,4...4,6%. Dane doświadczalne wykorzystane do procesów nauczania sztucznych sieci neuronowych zostały uzyskane w wyniku przeprowadzonych badań eksperymentalnych na pojedynczych węglanowych ogniwach paliwowych o różnych powierzchniach: 20,5 cm2 i 100 cm2. Doświadczenia były prowadzone na w pełni zautomatyzowanym stanowisku doświadczalnym. Do przeprowadzenia analizy wykorzystano ponad 1200 różnych punktów doświadczalnych.
EN
The work contains the results of the learning processes of four carbonate fuel cell models based on artificial neural networks. The variant analysis of some neural networks was made. Analyzed models involve different, selected issues, from simple modeling of the effect of temperature only after a complete model of 15 input parameters. For artificial neural networks calculations the commercial software MATLAB was used. Obtained a variety of network configurations, were mostly network with one hidden layer. The average error model image with which the actual work cell is in the range 2,4 ... 4,6%. The experimental data that were used for learning processes of artificial neural networks were obtained from own experiments provided on single molten carbonate fuel cells with the area of 20,5 cm2 and 100 cm2. The experiments were made on fully automatic test bench. For the analysis, over 1200 different experimental points were taken under consideration.
6
Content available remote Diary biogas as fuel for a Molten Carbonate Fuel Cell – initial study
EN
Based on 0-D mathematical modeling and numerical simulations, influences of diary biogas on Molten Carbonate Fuel Cell (MCFC) performance are presented. The governing equations of the MCFC model are presented, the equations were utilized for an adequate simulator construction. An analysis of diary biogas as fuels for MCFC is presented. The results are compared with Natural Gas (NG) as a reference fuel. The diary biogas is characterized by both lower efficiency and lower fuel utilization factors in comparison with NG.
PL
W artykule zaprezentowano przegląd technik modelowania węglanowych ogniw paliwowych. Uwzględniono takie parametry jak: napięcie rzeczywiste, napięcie maksymalne, straty aktywacji, straty koncentracji, straty na katodzie i anodzie ogniwa, straty ogniwa w ujęciu całościowym. Modelowanie matematyczne ogniwa paliwowego jest bardzo interdyscyplinarnym zadaniem. Obecnie badania nad ogniwami paliwowymi MCFC są ukierunkowane na poprawę ich parametrów poprzez zmniejszenie występujących w nich strat. Aktualnie stosowane modele ogniw paliwowych opierają się na równaniu określającym wpływ gęstości prądu na napięcie generowane przez ogniwo.
EN
This article presents an overview of mathematical modeling of molten carbonate fuel cells (MCFC). Parameters such as: actual voltage, the maximum voltage, activation loss, concentration loss, loss of the cathode and anode and whole cell loss are presented. Mathematical modeling of the fuel cell is a multi-disciplinary task. Currently, research on molten carbonate fuel cells is focused on improving their performance by reducing the losses occurring in them. Currently used models of fuel cells based on the equation defining the effect of current density on voltage generated by the cell.
EN
A molten carbonate fuel cell (MCFC) is shown to reduce CO2 emissions from a coal fired power plant. The MCFC is placed in the flue gas stream of the coal fired boiler. The main advantages of this solution are: higher total electric power generated by a hybrid system, reduced CO2 emissions and higher system efficiency. The results obtained show that use of an MCFC could reduce CO2 emissions by 61%, which gives a relative CO2 emission rate of 253 kg CO2/MWh.
PL
Przedstawiono koncepcję zastosowania węglanowego ogniwa paliwowego do zmniejszania emisji CO2 z elektrowni opalanej pyłem węglowym. Ogniwo zostało umieszczone w strumieniu wylotowym spalin. Głównymi zaletami takiego rozwiązania poza zmniejszoną emisją CO2 jest wzrost mocy generowanej przez układ przy zwiększonej sprawności generowania energii elektrycznej. Otrzymane wyniki wskazują, iż takie nietypowe zastosowanie ogniwa paliwowego umożliwia zredukowanie emisyjności bloku parowego zasilanego pyłem węglowym o 61% do wartości 253 kg CO2/MWh.
10
Content available remote Przegląd technologii ogniw paliwowych. Cz. 2. Typy ogniw paliwowych
PL
Omówiono znane typy ogniw paliwowych z położeniem nacisku na wyjaśnienie, dlaczego właśnie takie rodzaje ogniw są rozwijane. Wskazano aktualne ograniczenia dla każdego typu ogniw i wynikające z nich obiecujące kierunki badań.
EN
The phosphoric acid (PAFC), polymer electrolyte (PEFC), alkaline (AFC), molten carbonate (MCFC), and solid oxide (SOFC) fuel cell types were reviewed. The PEFC, MCFC, and SOFC are being developed most intensely. The PEFC is most likely to be used to supply portable equipment (automotive vehicles in the longer term), and MCFC and SOFC are targeted for stationary power applns.
PL
Zaprezentowano charakterystykę techniczną ogniwa paliwowego na stopionych węglanach (MCFC) z punktu widzenia jego zastosowania w układach skojarzonych cieplno-elektrycznych. Przedstawiono także rezultaty analizy energetycznej elektrociepłowni wyposażonej w ogniwo paliwowe typu MCFC.
EN
The paper presents the characteristic of a MCFC fuel cell from the viewpoint of its application in CHP plants. The results of energy analysis of a CHP plant equipped with MCFC fuel cell has been dealt with, too.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.