Conjunto de dados de envelhecimento semidinâmico cíclico para treinamento e validação de prognóstico de células de combustível PEM

• Processo: 25/02847-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
• Data de Início da vigência: 27 de maio de 2025
• Data de Término da vigência: 21 de novembro de 2025
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Mecânica - Engenharia Térmica
• Pesquisador responsável: José Alexandre Matelli
• Beneficiário: João Pedro Ribeiro Rosa
• Supervisor: Chetan Shrikant Kulkarni
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FEG). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Guaratinguetá. Guaratinguetá , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: NASA Ames Research Center, Estados Unidos
• Vinculado à bolsa: 24/00161-9 - Modelo termodinâmico de degradação de células-combustível tipo PEM para prognóstico e avaliação de estados de saúde, BP.MS
• Assunto(s): Prognóstico Termodinâmica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Célula-combustível | Modelo de degradação | prognóstico | Termodinâmica | Prognóstico e Gerenciamento da Saúde

Resumo

No contexto de aumento da demanda de energia e aumento de problemas devido às emissões de carbono, as células de combustível surgem como uma solução promissora. No entanto, sua baixa durabilidade e alto custo ainda impedem sua comercialização em larga escala. A degradação do desempenho das células de combustível pode ser causada por vários motivos, como: estresse térmico e mecânico, condições de umidade, perfis de carga variáveis ¿¿e condições de partida/parada. Ainda assim, esse fenômeno não é totalmente compreendido. Para estender a vida útil das células de combustível, prognósticos e gerenciamento de saúde (PHM) estão ganhando atenção. O prognóstico visa estimar a vida útil restante do sistema (RUL) e tendências de degradação para auxiliar na realização de manutenção preditiva. Existem duas abordagens principais para o prognóstico: métodos baseados em dados e métodos baseados em modelos. Embora os métodos baseados em dados possam ser mais precisos na estimativa de RUL e sejam mais fáceis de implementar, eles sofrem de problemas de overfitting e exigem conhecimento especializado para se ajustarem a modelos de última geração. Anteriormente, foi proposta uma estrutura baseada em geração de entropia que mostrou inicialmente grande capacidade de modelar dados de degradação de células de combustível. No entanto, análises adicionais ainda são necessárias. Além disso, percebeu-se que não há muitos conjuntos de dados disponíveis de experimentos de envelhecimento, especialmente de experimentos operando com cargas semidinâmicas e com condições start/stop. Assim, este projeto de pesquisa propõe um experimento de envelhecimento operando cíclico em diferentes cargas semidinâmicas para testes de validação e caracterização de modelos para novos indicadores de degradação a serem analisados. Espera-se que o projeto contribua para o desenvolvimento de células de combustível e, assim, promova o uso de tecnologias de energia limpa. (AU)