Técnicas de modelagem matemática aplicadas ao estudo de células a combustível de etanol direto

• Processo: 18/07498-8
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Vigência (Início): 01 de agosto de 2018
• Vigência (Término): 31 de julho de 2019
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Química - Tecnologia Química
• Pesquisador responsável: Ruy de Sousa Júnior
• Beneficiário: Diogo de Aguiar Alves
• Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Modelos matemáticos Redes neurais (computação) Cinética Células de combustível Oxidação Etanol Métodos empíricos

Resumo

As células a combustível a álcool direto são uma subcategoria das células de membrana de troca de prótons. Elas vêm ganhando atenção de pesquisadores devido a sua baixa temperatura de operação, estado sólido do eletrólito e boa eficiência comparada a outros tipos de células a combustível. Dentro desse contexto, este trabalho visa modelar e simular a cinética de células a combustível a etanol direto através de modelos fenomenológicos e empíricos. Primeiramente serão considerados modelos ideais, baseados na cinética de Tafel, representando a oxidação completa do etanol (para ânodos Pt-Sn com diferentes teores de Sn). Posteriormente serão considerados modelos realísticos, levando em conta a formação de subprodutos e menor geração de elétrons. Esse tipo de modelo descreverá a oxidação catalítica do etanol por adsorção de espécies e formação de produtos parcialmente oxidados. Para ânodos Pt3Sn submetidos a diferentes tratamentos térmicos será desenvolvido um modelo empírico, baseado numa rede neural artificial, que consiga mapear a relação potencial/corrente em função da temperatura do tratamento. A modelagem da cinética envolvida no processo de oxidação do etanol é fundamental para o estudo e desenvolvimento de células a combustível de etanol direto mais eficientes. Além disso, o uso de modelos empíricos também pode ser interessante. Uma rede neural que consiga mapear a relação corrente/potencial com boa precisão mostrará que essa abordagem pode ser utilizada na modelagem de células a combustível.