PEM 연료전지 다목적 최적화

CFD-informed neural-network surrogate and NSGA-II multi-objective optimization of a 3D non-isothermal branched-serpentine PEM fuel cell

Mohamed-Amine Babay, Mustapha Adar, Ahmed Chebak 외 1인·Next Energy·발표 2026.08· 3 인용

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한국어 핵심 요약

본 연구는 분지형-뱀형 양성자 교환막 연료전지(PEMFC)의 3D 비등온 전산유체역학(CFD) 모델과 신경망 대리 모델, 다목적 최적화 기법을 통합합니다. 검증된 CFD 모델은 실험 데이터와 4% 미만의 오차를 보였으며, 이를 기반으로 재보정된 반경험적 모델에서 3000개 Latin hypercube 샘플을 생성하여 다층 퍼셉트론을 훈련했습니다. 이 신경망 모델은 전류 밀도, 전력 밀도, 전압 효율에서 0.9999 이상의 높은 R² 값을 달성하며 뛰어난 정확도를 보였습니다. NSGA-II 다목적 최적화 결과, 0.550V의 셀 전압, 333.15K의 작동 온도, 1.0의 상대 습도 등 특정 조건에서 0.526W/cm²의 전력 밀도와 44.70%의 전압 효율, 4.48°C의 열 구배를 예측하는 최적의 절충안을 도출했습니다. 국부 교란 및 잔차 부트스트랩 분석을 통해 효율과 열 균일성 개선의 견고성을 확인했으며, 전력 이득은 상대적으로 덜 견고했습니다. 다른 다목적 최적화 기법(MODE, MOPSO)과의 비교 벤치마크에서는 MODE가 가장 큰 하이퍼볼륨을 달성했습니다. 이 프레임워크는 CFD 기반의 투명한 스크리닝 계층을 제공하며, 최종 파레토 후보는 3D CFD 및 실험적 검증이 필요합니다.

섹션 미리보기

연구 배경

양성자 교환막 연료전지(PEMFC)의 성능 최적화는 전력 밀도, 효율, 열 관리 등 여러 목표를 동시에 고려해야 하는 복잡한 문제입니다. 본 연구는 3D 전산유체역학(CFD) 모델과 인공지능 기반 대리 모델을 결합하여 이 문제를 해결하고자 합니다.

핵심 발견

신경망 대리 모델은 0.9999 이상의 높은 예측 정확도를 보였습니다. NSGA-II 최적화를 통해 전력 밀도 0.526W/cm², 전압 효율 44.70%, 열 구배 4.48°C를 달성하는 최적의 작동 조건을 도출했습니다. 이 통합 프레임워크는 PEMFC 설계 최적화를 위한 효율적이고 투명한 방법을 제시합니다.

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