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A study on the performance improvement of the PEM fuel cell system using an oxygen concentrator : 산소발생기를 활용한 고분자전해질막 연료전지시스템의 성능 향상에 관한 연구

DC Field Value Language
dc.contributor.advisor김민수-
dc.contributor.author이유일-
dc.date.accessioned2023-11-20T04:16:45Z-
dc.date.available2023-11-20T04:16:45Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.other000000179765-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/196285-
dc.identifier.urihttps://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000179765ko_KR
dc.description학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 기계공학부, 2023. 8. 김민수.-
dc.description.abstract본 연구에서는 압력 스윙 흡착(PSA) 기술을 이용한 산소발생기와 구배형 음극 분리판을 통하여 고분자전해질막(PEM) 연료전지의 성능 향상에 대해 조사하였다. 본 연구는 양극 촉매에서의 PEM 연료전지의 낮은 효율과 음극 분리판 최적 설계와 관련된 과제를 해결하고자 한다.
첫 번째로 PSA 산소 분리를 이용한 프로토타입 산소발생기를 개발하고 평가하였다. 또한, 병렬 채널형 분리판을 갖는 기존 PEM 연료전지의 성능을 다양한 산소 농도 하에서 측정하였다.. 결과는 최적화 없이 PSA 시스템이 1.62 SLM의 유량으로 40%의 산소 순도를 제공할 수 있음을 확인하였다. 연료전지의 경우, 공급 산소농도를 기본 공기인 21%에서 2배로 증가시키면 최대 셀 성능이 12와트 증가하고 성능의 큰 손실 없이 양극 유량을 감소시킬 수 있었다. 테스트를 통해 공급 가스의 산소 농도 증가로 인한 연료 전지의 성능 향상이 산소발생기의 공기 펌프가 소비하는 전력을 약간 초과하는 것으로 확인하여 산소발생기를 활용한 연료전지 시스템의 가능성을 확인하였다.
두 번째로는 Matlab® 플랫폼을 활용하여 산소발생기와 PEM 연료 전지에 대한 통합 수학 모델을 개발한다. 산소발생기는 압력 스윙 흡착 사이클을 시뮬레이션하여 다양한 작동 조건에서 산소 순도, 회수 등의 성능을 예측할 수 있었다. PEM 연료전지 모델의 경우 기체 조성에 민감하게 반응하도록 설계되어 향후 최적화 및 작동 목적을 위해 산소 농축기의 출력과 효과적인 결합이 가능하도록 설계되었다.
마지막으로는 음극 구배 유동장이 PEM 연료전지 성능에 미치는 영향을 분석하여 음극 설계에 대한 잠재적 편익을 파악하였다. 채널을 따라 불균일한 가스 구성이 미치는 영향과 이에 따른 분리막의 수화에 초점을 맞추고, 셀 성능을 더욱 향상시키기 위해 경사도 흐름 채널 또는 금속 폼과 같은 경사도 설계 접근법을 활용하였다.
본 연구의 결과를 통해 PSA 산소발생기를 PEM 연료전지와 결합하면 유지보수 및 자본 비용 증가에도 불구하고 순 전력 이득을 얻을 수 있는 잠재력이 있음을 보여준다. 또한, 산소농축으로 인해 양극 과전압이 감소함에 따라 분리막 및 음극의 과전압과 같은 다른 저항 요인을 집중할 수 있어 경사 구조 유동장이 연료전지 성능에 미치는 영향을 발견할 수 있었다.
결론적으로 연구는 산소발생기를 활용한 공급기체의 산소농도증가를 통한 성능향상 및 구배설계가 적용된 음극 유로설계를 통한 성능향상에 기여하였다. 연구 결과는 다양한 응용 분야에서 보다 효율적이고 비용 효율적인 연료 전지 시스템 개발에 중요한 영향을 미칠 것으로 생각된다.
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dc.description.abstractThis study investigates the performance enhancement of proton exchange membrane (PEM) fuel cells by implementing an oxygen concentrator that uses pressure swing adsorption (PSA) and anode gradient flow fields. The oxygen enrichment strategy proactively addresses the inherently slow kinetics of oxygen reduction reaction and the challenges related to mass transport. Concurrently, the strategic implementation of an anode gradient flow field ameliorates water management within the membrane, thereby enhancing overall fuel cell performance.
The study begins by developing and evaluating a PSA oxygen concentrator, assessed under various operating conditions. A PEM fuel cell comprised of five parallel serpentine channel bipolar plates is subjected to a range of oxygen concentrations to gauge its compatibility with the concentrator. An oxygen concentrator operating at 2 bar pressure and delivering 40% oxygen purity improves net power by 7.5W at peak power, a 42% compared to the air baseline.
Mathematic models for the oxygen concentrator and the PEM fuel cell are developed using the Matlab® platform. The oxygen concentrator model simulates the pressure swing adsorption cycle and provides performance metrics such as oxygen purity and recovery. The PEM fuel cell model accommodates different gas compositions, enabling integration with the concentrators output. The synergy between these models enables predictive simulation of PEM fuel cell performance, offering insights into optimal system configuration, operating parameters, scalability, and customization for real-world applications.
In addition, this study also examines the influence of anode gradient flow fields on PEM fuel cell performance. Oxygen enrichment increases the operating current, intensifying the water imbalance in the membrane, primarily attributed to increased electro-osmotic drag. An analysis of various anode gradient flow fields proposes potential solutions to ameliorate the heterogeneous gas composition along the channel and boost membrane hydration. Metal foam flow fields, characterized by increasing porosity and thickness from gas inlet to outlet, enhance cell performance by improving membrane humidification on the anode side. This research emphasizes the often-overlooked optimal design of the anode side.
In conclusion, this study demonstrates that combining PSA oxygen concentrators with PEM fuel cells can increase net power, despite higher maintenance and capital costs. The use of anode gradient metal foams improves membrane hydration. The findings have significant implications for developing more efficient and cost-effective PEM fuel cell systems in various applications, from transportation to stationary power generation.
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dc.description.tableofcontentsAbstract i
List of Figures vii
List of Tables - 1 -
Chapter 1. Introduction- 2 -
1.1. Background - 2 -
1.2. Polymer electrolyte membrane fuel cells - 7 -
1.2.1. Basics of PEMFC - 7 -
1.2.2. Oxygen enrichment for enhanced performance - 11 -
1.3. Pressure swing adsorption for oxygen production - 13 -
1.3.1. Introduction - 13 -
1.3.2. Adsorption Phenomena - 14 -
1.3.3. PSA cycles - 18 -
1.4. Objectives of the study - 21 -
Chapter 2. Effect of Oxygen Concentration on PEM Fuel Cells - 23 -
2.1. Introduction - 23 -
2.2. Experimental Setup - 24 -
2.2.1. PEM Fuel cell with parallel serpentine channels - 24 -
2.2.2. Experimental conditions for oxygen concentration tests - 26 -
2.2.3. Experimental apparatus - 29 -
2.3. Results and Discussion - 32 -
2.3.1. Effect of oxygen concentration on cell performance - 32 -
2.3.2. Comparison between pressurization and oxygen enrichment. - 61 -
2.3.3. Effect of stoichiometric ratio (SR) under varying oxygen concentration. - 73 -
2.4. Summary - 81 -
Chapter 3. Oxygen Concentrator - 82 -
3.1. Introduction - 82 -
3.2. Experimental Setup - 84 -
3.2.1. Selection of oxygen separation method - 84 -
3.2.2. Selection of PSA cycle for PEM fuel cells. - 88 -
3.2.1. Experimental apparatus - 89 -
3.3. Results and Discussion - 93 -
3.3.1. Effect of adsorption duration of the oxygen concentrator - 93 -
3.3.2. Product flow rate variations at different oxygen concentrations - 96 -
3.3.3. Assessing the impact of buffer tank size and pressure drop - 99 -
3.3.4. Summary - 103 -
3.4. Summary - 104 -
Chapter 4. Mathematical Modelling - 105 -
4.1. Introduction - 105 -
4.2. PEM fuel cell model - 106 -
4.2.1. Model overview and key assumptions - 106 -
4.2.2. Discretization and model development - 107 -
4.2.3. Mass transfer in PEM fuel cells - 110 -
4.2.4. Catalyst layer and Agglomerate model - 113 -
4.2.5. Voltage Calculations and model validation - 116 -
4.2.6. Pressure drops - 118 -
4.3. Oxygen Concentrator model - 121 -
4.3.1. Model overview and key assumptions - 121 -
4.3.2. Principal equations - 121 -
4.3. Results and Discussion - 126 -
4.3.1. PEM fuel cell under various oxygen concentrator - 126 -
4.3.2. Estimated Performance of the developed oxygen concentrator - 131 -
4.4. Summary - 135 -
Chapter 5. PEM fuel cell with an oxygen concentrator - 136 -
5.1. Introduction - 136 -
5.2. Experimental Setup - 136 -
5.3 Results and discussion - 139 -
Chapter 6. Flow channels for PEM fuel cell with oxygen concentrators - 147 -
6.1. Introduction - 147 -
6.2. Experimental Setup - 148 -
6.2.1. Flow fields with gradient design - 148 -
6.2.2. Metal foams - 153 -
6.2.3. Experimental conditions for fuel cell tests - 154 -
6.2.4. Experimental conditions for accelerated stress tests - 155 -
6.2.4. Experimental apparatus - 156 -
6.3. Results and Discussion - 157 -
6.3.1. Effect of anode flow fields with gradient design in cell performance - 157 -
6.3.2. Effect of gradient metal foam flow field on cell durability - 170 -
6.4. Summary - 177 -
Chapter 7. Conclusions - 179 -
References - 181 -
Abstract in Korean - 191 -
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dc.format.extent191-
dc.language.isoeng-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subject고분자전해질막 연료전지시스템-
dc.subject.ddc621-
dc.titleA study on the performance improvement of the PEM fuel cell system using an oxygen concentrator-
dc.title.alternative산소발생기를 활용한 고분자전해질막 연료전지시스템의 성능 향상에 관한 연구-
dc.typeThesis-
dc.typeDissertation-
dc.contributor.AlternativeAuthorYoo Il Lee-
dc.contributor.department공과대학 기계공학부-
dc.description.degree박사-
dc.date.awarded2023-08-
dc.identifier.uciI804:11032-000000179765-
dc.identifier.holdings000000000050▲000000000058▲000000179765▲-
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