南大劉建國/李佳ACS AMI: 機器學(xué)習(xí)指導(dǎo)有效提高質(zhì)子交換膜燃料電池的Pt利用率 2023年10月15日 下午12:15 ? 未全平臺發(fā)布, 頂刊 ? 閱讀 26 盡管質(zhì)子交換膜燃料電池(PEMFC)已受到關(guān)注,但與膜電極組件(MEA)中的Pt基催化劑相關(guān)的高成本仍然是大規(guī)模應(yīng)用的巨大障礙。為了解決這一緊迫問題,必須提高MEA中Pt的利用效率。面對眾多相互作用的參數(shù),為了盡可能降低實驗成本,機器學(xué)習(xí)(ML)實現(xiàn)這一目標(biāo)的有效策略。 針對該領(lǐng)域的需求,南京大學(xué)劉建國教授、李佳副研究員等人創(chuàng)新性地綜合運用了不同種類的ML算法和一系列黑盒解釋方法,以獲得可靠的定性和定量分析結(jié)果。為保證實驗數(shù)據(jù)集和ML模型的高可靠性,PEMFC性能數(shù)據(jù)(共126條)來自自身實驗室并對應(yīng)不同的MEA制備和測試參數(shù)。 然后,作者為精確預(yù)測模型訓(xùn)練9種不同的ML算法。在超參數(shù)優(yōu)化后,功率密度和Pt利用率的最優(yōu)預(yù)測模型在測試集上可以實現(xiàn)R2 = 0.973/0.968 的高精度。為了在更高維度的參數(shù)空間中使用更多參數(shù)進行更有效的分析,作者使用選定的核心特征訓(xùn)練的最佳預(yù)測模型與遺傳算法(GA)相結(jié)合來替代真實實驗。 圖1. ML模型的特征重要性總結(jié) 通過定量參數(shù)掃描,可以快速得到基于GA結(jié)果的溶劑、催化劑負(fù)載量、攪拌方式、固體含量和超聲噴涂流速的最佳參數(shù)組合。ML的預(yù)測得到了實驗結(jié)果的有力驗證,最終的MEA產(chǎn)品在0.6 V的單電池和0.15 mg cm-2的超低總負(fù)載下實現(xiàn)了0.147 gPt kW-1的Pt利用率和1.02 W cm-2的功率密度。 除了取得優(yōu)異的性能外,這項工作更重要的成就是展示了如何在工業(yè)過程中充分利用ML以低成本進行正交實驗從而快速優(yōu)化多個復(fù)雜參數(shù)。結(jié)合解釋方法,具有高預(yù)測精度的ML模型可以快速提供工業(yè)過程的多參數(shù)建議,從而以極低的實驗成本完成高價值目標(biāo)。 圖2. 實驗驗證ML模型預(yù)測的類似趨勢 Effectively Increasing Pt Utilization Efficiency of the Membrane Electrode Assembly in Proton Exchange Membrane Fuel Cells through Multiparameter Optimization Guided by Machine Learning, ACS Applied Materials & Interfaces 2022. DOI: 10.1021/acsami.1c23221 原創(chuàng)文章,作者:v-suan,如若轉(zhuǎn)載,請注明來源華算科技,注明出處:http://www.xiubac.cn/index.php/2023/10/15/6b75abf467/ 電池 贊 (0) 0 生成海報 相關(guān)推薦 Arumugam教授Angew:電解液添加劑助力無負(fù)極軟包鋰硫電池! 2023年10月8日 唯一通訊單位!211院長、「國家杰青」!再發(fā)Angew! 2024年5月29日 Adv. Mater.:帶位無關(guān)壓電催化實現(xiàn)超高CO2轉(zhuǎn)化 2023年10月10日 南開陳軍院士Angew: 用于堅固鋅金屬負(fù)極的陰離子型無水Zn2+溶劑化結(jié)構(gòu)設(shè)計 2023年10月25日 南京大學(xué),2024年首篇Science! 2024年5月15日 他,合作發(fā)表第92篇Angew!瘋狂的單原子催化劑! 2023年10月9日