PEM 수전해 장치 막 열화 모델링: PINN 활용

양성자 교환막(PEM) 수전해 장치는 지속 가능한 수소 생산에 필수적이나, 막 열화로 인해 장기 성능 저하 및 신뢰성·안전성 문제가 발생합니다. 따라서 막 열화를 정확히 모델링하여 내구성과 성능을 최적화하는 것이 중요합니다. 기존 물리 기반 모델은 해석력이 높지만 측정 및 보정이 어려운 수많은 매개변수가 필요하며, 데이터 기반 접근 방식은 유연하지만 물리적 일관성과 일반화 능력이 부족할 수 있습니다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 PEM 수전해 장치의 막 두께 감소를 통한 막 열화 모델링에 물리 정보 신경망(PINN)을 최초로 적용했습니다. 제안된 PINN 프레임워크는 1차 열화 법칙에 따른 막 두께 감소를 모델링하는 상미분 방정식과 막 열화 시 전압의 시간 변화를 제어하는 상미분 방정식 두 개를 결합합니다. 연구 결과, PINN은 제한된 노이즈 데이터로도 시스템의 장기 열화 동역학을 정확하게 포착하며 물리적 해석 가능성을 유지함을 입증했습니다. 이는 PEM 수전해 장치의 막 열화 메커니즘을 추정하고 이해하기 위한 새로운 하이브리드 모델링 접근 방식을 제시합니다. 본 연구는 전기화학 시스템 진단을 위한 더욱 견고한 예측 도구 개발의 토대를 마련합니다.