Modellierung der Degradation von Elektrolysezellen

Institute

Lehrstuhl für Energiesysteme (TUM-ED)

Type

Bachelor's Thesis / Semester Thesis / Master's Thesis /

Content

theoretical /  

Description

Reversible Festoxidzellen (rSOC) können wechselweise als Brennstoffzelle Strom erzeugen und im
Elektrolysebetrieb Strom in Wasserstoff und Methan umwandeln. Damit eignen sie sich besonders für
die Kopplung von Gas- und Stromnetz. Ihre Wirtschaftlichkeit hängt maßgeblich von der Lebensdauer
der Zellen ab. In einem Verbundprojekt untersuchen wir gemeinsam mit einem Start-up die Degradation
von Short-Stacks. Ziel ist ein physikalisch fundiertes Vorhersagemodell über die Stack-Spannung für
mehrere Betriebsjahre.
In dieser Arbeit wird die Degradation nicht als mittlerer Spannungsverlust beschrieben, sondern als zeitabhängige
Veränderung physikalischer Modellparameter wie Aktivierungsenergien und Grenzstromdichten.
Jeder Mechanismus wird durch eine Korrelation abgebildet, die von den Betriebsbedingungen
(Temperatur, Stromdichte, Gaszusammensetzung, Betriebsmodus) abhängt. Das in Python implementierte
Modell bildet die Grundlage für die Vorhersage der Langzeitdegradation von SOCs.

Requirements

• Kenntnisse in Elektrochemie & Reaktionstechnik
• Solide Programmierkenntnisse in Python
• Hilfreich: Mathematisches Verständnis von Optimierung

Possible start

sofort

Contact

Jan-David Ridder, M. Sc.
Room: MW 3711
Phone: 089 289 16287
jandavid.riddertum.de

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