Améliorer la performance des pile à combustible grâce à un algorithme ? 

Une équipe de chercheurs* de l’UNSW Australia a mis au point un algorithme permettant de mieux comprendre ce qui se passe à l’intérieur d’une pile à combustible à membrane échangeuse de protons (PEMFC**) et donc améliorer sa performance.

Ce nouveau procédé, détaillé dans un article publié dans Nature Communications, a été testé sur des piles à combustible (PAC) à hydrogène pour en modéliser l’intérieur avec précision et améliorer potentiellement leur efficacité. Pour être plus précis, il s’agit d’un algorithme qui produit des images modélisées à haute résolution à partir d’une tomodensitométrie ou scanographie (CT) à micro-rayons X de basse résolution. 

Qu’est-ce qui freine la performance des piles à combustible ?

Comme nous le rappelle le communiqué de presse, « les PEMFC peuvent devenir inefficaces si l’eau ne peut pas s’écouler correctement hors de la pile à combustible puisqu’elle ‘inonde’ ensuite le système. Jusqu’à présent, il était très difficile pour les ingénieurs de comprendre de quelle manière l’eau s’écoule, ou s’accumule, à l’intérieur des PAC en raison de leur très petite taille et de leurs structures très complexes ». Il y a donc un potentiel  énorme d’amélioration des performances qui est, pour l’heure, inexploité. En effet, la seule amélioration de la gestion de l’eau pourrait conduire à une augmentation du rendement allant jusqu’à 60%.

Grâce à l’algorithme, connu sous le nom de DualEDSR, il sera possible d’améliorer le champ de vision d’environ 100 fois par rapport à l’image haute résolution. Pour l’instant, les chercheurs sont en mesure de fournir un modèle 3D détaillé de l’intérieur d’une PEMFC afin que les fabricants puissent améliorer la gestion de l’eau produite et rendre les piles à combustible plus efficaces.

Lors des tests, DualEDSR a atteint une précision de 97,3 % à la production de modèles haute résolution à partir d’images basse résolution. Il a également produit un modèle haute résolution en une heure seulement. Il aurait fallu 1188 heures (l’équivalent de 50 jours non-stop) pour obtenir des images haute résolution de toute la section de la pile à combustible à l’aide d’un scanner micro-CT.

« Grâce à notre modèle, nous pouvons voir rapidement et précisément où l’eau a tendance à s’accumuler et nous pouvons donc contribuer à résoudre ces problèmes dans les conceptions futures », explique le Dr Meyer.

Un algorithme aux multiples applications ?

Mais ce n’est pas tout. L’algorithme pourrait également trouver des applications dans le domaine médical. Par exemple sur les radiographies humaines. « Pour donner aux professionnels de la médecine une meilleure compréhension des minuscules structures cellulaires à l’intérieur du corps, ce qui pourrait permettre un diagnostic plus rapide et plus précis d’un large éventail de maladies, comme les cellules tumorales, qui pourraient être décelées plus tôt, lorsqu’elles sont encore petites. »

Pour les curieux, voici une vidéo simulant la formation, l’accumulation et le transport de l’eau dans la PAC. 

*L’équipe de recherche à l’origine de ce projet est composée du professeur Ryan Armstrong, du professeur Peyman Mostaghimi, du docteur Ying Da Wang et de Kunning Tang de l’école d’ingénierie des ressources minérales et énergétiques, ainsi que du professeur Chuan Zhao et du docteur Quentin Meyer de l’école de chimie.

** PEMFC : Proton Exchange Membrane Fuel Cell. 

Note : une PEMFC n’est qu’un type de PAC parmi d’autres. Cependant, cela reste le modèle de référence, notamment dans le secteur de la mobilité terrestre. 

Vous voulez en savoir plus sur les piles à combustible ? Vous devriez jeter un œil à notre fiche pédagogique.

Référence : Wang, Y.D., Meyer, Q., Tang, K. et al. Large-scale physically accurate modelling of real proton exchange membrane fuel cell with deep learning. Nat Commun 14, 745 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-35973-8