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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

양우주 (전남대학교, 전남대학교 대학원)

지도교수
김영배
발행연도
2015
저작권
전남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수14

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2015

채널 형상 변화에 따른 연료전지 특성 분석 및 전산해석
양우주 기계공학과 2015.01 학위논문

2014

유전자 알고리즘을 이용한 고분자 전해질 연료전지 최적화 설계
양우주 ,  왕홍양 ,  이대형 외 1명 대한기계학회 논문집 B권 2014.11 학술저널

2013

채널 설계 변화에 따른 고분자 전해질 연료전지의 성능 결과 및 전산 해석 비교
양우주 ,  김영배 한국에너지학회 학술발표회 2013.11 학술대회자료

초록· 키워드

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고분자 전해질 연료전지(PEMFC)는 작동 온도가 낮고, 높은 효율과 안정성의 장점을 갖추고 있어 자동차 및 소규모 발전용으로 사용하기에 알맞으며, 전기화학반응으로 물과 열만 배출하기 때문에 매우 친환경적인 에너지 대체 수단이다. 이러한 장점 때문에 많은 연구자들은 연료전지 성능을 개선시키기 위해 다양한 방법을 사용하여 연구를 진행하고 있다.
본 논문에서는 같은 활성 면적의 범위를 가질 때 분리판 설계에 따른 성능 변화를 연구하였다. 먼저, 채널과 전극 사이의 비율이 다른 3가지 형태의 분리판을 사형 채널로 설계하고, 활성화 면적 25㎠ 크기의 고분자 전해질 단위 전지를 제작하였다. 실험을 통해 전류밀도와 셀 전압의 관계를 이용한 분극곡선을 나타내었으며, 실험 결과를 검증하기 위해 COMSOL 수치해석 프로그램으로 해석하였다.
먼저, 채널의 폭이 일정할 경우, 전극의 폭이 좁을수록 PEMFC 성능은 향상되며, 전극 폭이 줄어들수록 전류밀도는 높게 나타나며, 상대습도가 60%일 경우 PEMFC 성능이 가장 좋은 결과를 나타낸다는 것을 분극곡선을 통해 확인하였다. 특히 실제크기의 PEMFC를 모델링한 전산해석 결과, 전류밀도는 가운데 영역에서 높게 나타나며, 교환전류밀도 값에 큰 영향을 받음을 알 수 있었다. 실험 결과와 전산해석 결과가 상당부분 일치하여 해석 결과 또한 신뢰할 만한 것으로 판단된다.
더 나아가 최적화된 해석 결과 및 실험 결과를 얻기 위해서 PEMFC 해석 방법과 유전자 알고리즘을 결합하여 연료전지 유로 최적화를 이끌어 내는 방법을 연구하였다. 이를 통해 정방향 모델이 역방향 모델보다 약 8.28% 높은 전류밀도 값을 나타냈으며, 이는 곧 정방향 모델의 성능이 좋음을 증명한다. 최적화된 정방향 모델의 경우 단위 면적 당 전류밀도가 가장 높았으며, 역방향은 정방향에 비해 낮은 성능을 보였다. 카본 분리판을 사용한 경우, 0.4V 에서 최적화된 정방향 성능은 channel:rib 비율이 1:1인 경우보다 약 33%정도 성능이 향상되었으며, 알루미늄 분리판을 사용한 경우, 0.4V 에서 최적화된 정방향 성능은 channel:rib 비율이 1:1인 경우보다 약 35%정도 성능이 향상되었다. 최종적으로, 카본 분리판의 channel:rib 비율이 1:1인 경우와 알루미늄 분리판의 최적화된 비율을 비교해 보면 최대 48% 정도의 향상된 성능 결과를 확인할 수 있다.

목차

제 1 장 서 론 1
1.1 연구배경 1
1.2 연구동향 2
1.3 연구목적 및 방법 4
제 2 장 연료전지의 이론적 배경 5
2.1 연료전지 종류 5
2.2 PEMFC 특징과 동작원리 7
2.3 PEMFC 전기화학 반응 9
2.3.1 활성화 손실(activation losses) 9
2.3.2 연료 교차현상(fuel crossover) 10
2.3.3 저항 손실(ohmic losses) 10
2.3.4 농도 손실(concentration losses) 10
2.4 PEMFC 효율 12
2.5 지배방정식 15
2.5.1 전극(electrodes) 15
2.5.2 막(membrane) 15
2.5.3 채널(channel) 16
2.5.4 가스 확산층(gas diffusion layer, GDL) 16
2.6 채널의 형태 및 구조 18
2.6.1 채널의 형태 18
2.6.2 채널의 구조 19
제 3 장 PEMFC 3차원 모델링 20
3.1 3차원 모델링 구조 설계 20
3.2 3차원 모델링 전산해석 결과 25
3.2.1 분극곡선(polarization curve) 25
3.2.2 연료전지 내부의 물질분포 26
3.2.3 압력 강하(pressure drop) 31
3.2.4 과전압(overpotential)과 전류밀도 35
3.3 3차원 모델링 전산해석 결과 요약 37
제 4 장 PEM 단위전지 제작 및 실험 38
4.1 PEM 단위전지 설계 및 구성 38
4.1.1 분리판(bipolar plate) 38
4.1.2 전해질막 전극 접합체(membrane electrode assembly, MEA) 39
4.1.3 가스 확산층(gas diffusion layer, GDL) 41
4.1.4 기타 구성요소 42
4.1.5 단위전지 체결 44
4.2 연료전지 스테이션 구성 46
4.3 PEM 단위전지 실험 48
제 5 장 실제크기 PEMFC 3차원 모델링 49
5.1 3차원 모델링 구조 설계 49
5.2 실제크기 3차원 모델링 전산해석 결과 53
5.2.1 분극곡선(polarization curve) 53
5.2.2 연료전지 내부의 물질분포 54
5.2.3 전류밀도 56
5.2.4 온도(temperature) 60
5.2.5 포화도(saturation) 61
5.3 실제크기 3차원 모델링 전산해석 결과 요약 62
5.4 PEMFC 내부 온도 측정 및 전산해석 63
5.4.1 온도센서 제작 및 실험 63
5.4.2 대류와 전도(convection and conduction) 지배방정식 69
5.4.3 온도센서 측정 및 전산해석 결과 70
제 6 장 유전자 알고리즘을 이용한 최적화 설계 72
6.1 유전자 알고리즘 소개 72
6.2 유전자 알고리즘 사용 목적 72
6.3 유전자 알고리즘 적용 방법 73
6.4 2차원 PEMFC 모델링 76
6.4.1 2차원 PEMFC 모델링 설계 76
6.4.2 2차원 PEMFC 모델링 전산해석 결과 78
6.5 3차원 PEMFC 모델링 82
6.5.1 3차원 PEMFC 모델링 설계 82
6.5.2 3차원 PEMFC 모델링 전산해석 결과 85
6.6 유전자 알고리즘을 적용한 PEM 단위전지 실험 1 92
6.6.1 실험준비 과정 및 MEA 활성화 92
6.6.2 유전자 알고리즘을 적용한 PEM 단위전지 실험 결과 92
6.7 유전자 알고리즘을 적용한 PEM 단위전지 실험 2 95
6.7.1 알루미늄의 성질 95
6.7.2 알루미늄 분리판 실험준비 과정 및 MEA 활성화 96
6.7.3 알루미늄 분리판을 사용한 PEM 단위전지 실험 구성 96
6.7.4 알루미늄 분리판을 사용한 PEM 단위전지 실험 결과 98
제 7 장 결론 101
참고문헌 103
(Abstract) 109

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