Academic literature on the topic 'Proton batteries'

Un des freins à la commercialisation de masse de la pile à combustible et notamment de la technologie à membrane échangeuse de proton vient de sa faible durée de vie due à la difficulté de contrôler le système sous certaines conditions. Pour pallier à ce problème, l’élaboration d’un modèle mathématique précis de la pile à combustible à membrane échangeuse de protons permettant d’observer les variables internes et l'état de la pile à combustible au cours de son fonctionnement permettrait le développement de la stratégie de contrôle du système.Cette thèse propose d’élaborer un modèle dynamique multi-physique complet pour la pile à combustible à membrane échangeuse de protons. Le modèle proposé couvre les domaines multi-physiques pour les caractéristiques électriques, fluidiques et thermiques. Dans ces deux derniers domaines, les phénomènes transitoires sont notamment pris en compte dans le modèle proposé, tels que les comportements dynamiques de la teneur en eau de la membrane de la pile et la température. Par conséquent, ce modèle peut être utilisé pour analyser les effets de couplage des variables dynamiques entre différents domaines physiques.Grace à ce modèle ainsi définit, un second modèle multi-physique bidimensionnel plus détaillé est également présenté. Le modèle proposé couvre les domaines électriques et fluidiques avec une approche de modélisation 2-D innovante. Les distributions spatiales de quantité physique dans le domaine électrique peuvent ainsi être obtenues. Par conséquent, ce modèle 2-D PEMFC peut être utilisé pour étudier les influences des paramètres de modélisation sur la prédiction de performance multidimensionnelle locale. Une étude expérimentale est effectuée pour valider le modèle 2-D proposé avec une pile commerciale PEMFC Ballard NEXA de 1,2 kW.Dans un second chapitre, une analyse des phénomènes dynamiques est réalisée en fonction du modèle dynamique multidisciplinaire développé en s’appuyant sur la méthode RGA (gain relatif) pour diverses variables d'entrée de contrôle, afin d'analyser quantitativement les effets de couplage dans différents domaines physiques. L’étude s’intéresse entre autre aux interactions de la teneur en eau et de la température de la membrane. L'analyse de couplage présentée dans cette thèse peut aider les ingénieurs à concevoir et à optimiser les stratégies de contrôle des piles à combustible, en particulier pour la gestion de l'eau et de la chaleur dans les systèmes de piles à combustible.Une deuxième analyse portant sur la sensibilité aux paramètres de l'étude est effectuée sur la base du modèle multidisciplinaire bidimensionnel développé. Ces résultats d'analyse de sensibilité globale fournissent des informations utiles pour la compréhension de la dégradation, le réglage des paramètres et la simplification du modèle des piles à combustible.Dans un troisième temps, le modèle proposé se décline dans un algorithme de résolution mathématique en temps réel basé sur un algorithme de matrice tri diagonal efficace (TDMA). Les résultats expérimentaux démontrent les possibilités pratiques du modèle 2-D proposé pour le contrôle en temps réel avancé des systèmes de pile à combustible avec un temps de calcul de la boucle de contrôle de l'ordre de la milliseconde. Le temps d'exécution du modèle peut être quadruplé par rapport aux algorithme séquentiels présent dans la littérature; garantissant ainsi des décisions et des actions de contrôle rapide<br>Before mass commercialization of proton exchange membrane fuel cell, the research on the design of appropriate control strategies and auxiliaries need to be done for achieving proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) optimal working modes. An accurate mathematical PEMFC model can be used to observe the internal variables and state of fuel cell during its operation, and could further greatly help the system control strategy development.A comprehensive multi-physical dynamic model for PEMFC is developed in chapter I. The proposed model covers multi-physical domains for electric, fluidic and thermal features. Particularly, the transient phenomena in both fluidic and thermal domain are simultaneously considered in the proposed model, such as the dynamic behaviors of fuel cell membrane water content and temperature. Therefore, this model can be used to analyze the coupling effects of dynamic variables among different physical domains.Based on the developed multi-physical PEMFC model, a full two-dimensional multi-physical model is further presented. The proposed model covers electrical and fluidic domains with an innovative 2-D modeling approach. In order to accurately describe the characteristics of reactant gas convection in the channels and diffusion through the gas diffusion layer, the gas pressure drop in the serpentine pipeline is comprehensively analyzed by fully taking the geometric form of flow field into consideration, such as the reactant gas pressure drop due to the pipeline sharp and U-bends. Based on the developed 2-D fluidic domain modeling results, spatial physical quantity distributions in electrical domain can be further obtained. Therefore, this 2-D PEMFC model can be use to study the influences of modeling parameters on the local multi-dimensional performance prediction. The simulation and experimental test are then performed to validate the proposed 2-D model with a commercial Ballard NEXA 1.2 kW PEMFC stack.In chapter II, analyses of dynamic phenomena step responses are conducted based on the developed multi-physical dynamic PEMFC model using the relative gain array (RGA) method for various control input variables, in order to quantitatively analyze the coupling effects in different physical domains, such as the interactions of membrane water content and temperature. Based on the calculated values of relative gain array, the proposed model can be considered as a fuel cell MIMO system, which could be divided into two independent control sub-systems by minimizing parameter coupling effects between each other. Due to the closely coupled parameters in the proposed first control sub-system, a decoupling control method is recommended to achieve optimized control results. The coupling analysis presented in this thesis can help engineers to design and optimize the fuel cell control strategies, especially for the water and thermal management in fuel cell systems

Cette thèse se concentre sur les méthodes d’apprentissage pour la transcription automatique de la batterie. Elles sont basées sur un algorithme de transcription utilisant une méthode de décomposition non-négative, la NMD. Cette thèse soulève deux principales problématiques : l’adaptation des méthodes au signal analysé et l’utilisation de l’apprentissage profond. La prise en compte des informations du signal analysé dans le modèle peut être réalisée par leur introduction durant les étapes de décomposition. Une première approche est de reformuler l’étape de décomposition dans un contexte probabiliste pour faciliter l’introduction d’informations a posteriori avec des méthodes comme la SI-PLCA et la NMD statistique. Une deuxième approche est d’implémenter directement dans la NMD une stratégie d’adaptation : l’application de filtres modelables aux motifs pour modéliser les conditions d’enregistrement ou l’adaptation des motifs appris directement au signal en appliquant de fortes contraintes pour conserver leur signification physique. La deuxième approche porte sur la sélection des segments de signaux à analyser. Il est préférable d’analyser les segments où au moins un événement percussif a lieu. Un détecteur d’onsets basé sur un réseau de neurones convolutif (CNN) est adapté pour détecter uniquement les onsets percussifs. Les résultats obtenus étant très intéressants, le détecteur est entraîné à ne détecter qu’un seul instrument permettant la réalisation de la transcription des trois principaux instruments de batterie avec trois CNN. Finalement, l’utilisation d’un CNN multi-sorties est étudiée pour transcrire la partie de batterie avec un seul réseau<br>This thesis focuses on learning methods for automatic transcription of the battery. They are based on a transcription algorithm using a non-negative decomposition method, NMD. This thesis raises two main issues: the adaptation of methods to the analyzed signal and the use of deep learning. Taking into account the information of the signal analyzed in the model can be achieved by their introduction during the decomposition steps. A first approach is to reformulate the decomposition step in a probabilistic context to facilitate the introduction of a posteriori information with methods such as SI-PLCA and statistical NMD. A second approach is to implement an adaptation strategy directly in the NMD: the application of modelable filters to the patterns to model the recording conditions or the adaptation of the learned patterns directly to the signal by applying strong constraints to preserve their physical meaning. The second approach concerns the selection of the signal segments to be analyzed. It is best to analyze segments where at least one percussive event occurs. An onset detector based on a convolutional neural network (CNN) is adapted to detect only percussive onsets. The results obtained being very interesting, the detector is trained to detect only one instrument allowing the transcription of the three main drum instruments with three CNNs. Finally, the use of a CNN multi-output is studied to transcribe the part of battery with a single network

Rechargeable lithium ion batteries (LIBs) are playing a dominant role in powering enormous numbers of portable electronic products and modernizing our everyday life. In the past decade, intense investment, research and development have been devoted to improving the major components of LIBs such as active materials, separators and electrolytes to further the application of LIBs for high energy consumption devices. The currently available LIBs however, cannot meet all requirements primarily because of low electronic/ion conductivity of electrodes. Furthermore, cost, safety, and environmental issues continue to impede further development of LIBs. In particular, the traditional electrode fabrication process commonly involves the consumption of toxic organic solvents such us NMP. To address all these issues, this thesis attempts to develop green electrode fabrication technologies for low cost and high performance LIBs by selection and modification of low cost and sustainable natural binders and removing the adoption of the toxic organic solvents. To convert the traditional LIB electrode production process from an organic solvent-based process into a green and water-based production technology, the water-soluble polymer Eastman AQTM 55S (EAQ) was chosen as a binder for graphite anodes in LIBs.<br>Thesis (PhD Doctorate)<br>Doctor of Philosophy (PhD)<br>Griffith School of Environment.<br>Science, Environment, Engineering and Technology<br>Full Text

Des nanotubes de dioxyde de titane (TiO2nts) sont étudiés comme électrodes négatives potentielles pour des microbatteries Li-ion 3D. Ces TiO2nts lisses et hautement auto-organisés sont élaborés par anodisation du Ti dans des électrolytes organiques à base de glycérol ou d'éthylène glycol contenant des ions fluor et de l'eau en faible quantité. Les structures présentant un diamètre de 100 nm et une longueur variant de 1,5 à 14 µm sont particulièrement appropriés pour l'application visée. Les TiO2nts ont été tapissés de manière conforme par un électrolyte polymère (PMA-PEG) comportant un sel de lithium (LiTFSI) grâce à la technique d'électropolymérisation. Les études morphologiques menées par SEM et TEM ont montré que les nanotubes sont entièrement recouverts d'un film mince polymère de 10 nm d'épaisseur, ce qui permet de préserver la structure 3D de l'électrode. Les tests électrochimiques portant sur les nanotubes seuls ainsi que sur les TiO2nts tapissés d'électrolyte polymère ont été effectués en demi-cellule et en cellule complète en utilisant un électrolyte polymère à base de MA-PEG contenant du LiTFSI. En demi-cellule, les TiO2nts de 1,5 µm de long delivrent une capacité surfacique de 22 µAh cm-2 relativement stable sur 100 cycles. La performance de la demi-cellule est améliorée de 45% à une cinétique de 1C lorsque les TiO2nts sont tapissés de manière conforme par un electrolyte polymère (PMA-PEG). Cet effet résulte d'un meilleur transport de charges lié à l'augmentation de la surface de contact entre l'électrode et l'électrolyte<br>Titania nanotubes (TiO2nts) as potential negative electrode for 3D lithium-ion microbatteries have been reported. Smooth and highly-organized TiO2nts are fabricated by electrochemical anodization of Ti foil in glycerol or ethylene glycol electrolyte containing fluoride ions and small amount of water. As-formed TiO2nts shows the open tube diameter of 100 nm and the length from 1.5 to 14 µm which are suitable for the fabrication of the 3D microcbatteries. The deposition of PMA-PEG polymer electrolyte carrying LiTFSI salt into TiO2nts has been achieved by the electropolymerization reaction. The morphology studies by SEM and TEM reveal that the nanotubes are conformally coated with 10 nm of the polymer layer at the inner and outer walls from the bottom to the top without closing the tube opening. 1H NMR and SEC show that the electropolymerization leads to PMA-PEG that mainly consists of trimers. XPS confirms the presence of LiTFSI salt in the oligomers.The electrochemical studies of the as-formed TiO2nts and polymer-coated TiO2nts have been performed in the half-cells and full cells using MA-PEG gel electrolyte containing LiTFSI in Whatman paper as separator. The half-cell of TiO2nts (1.5 µm long) delivers a stable capacity of 22 µAh cm-2 over 100 cycles. The performance of the half-cell is improved by 45% at 1C when TiO2nts are conformally coated with the polymer electrolyte. The better performance results from the increased contact area between electrode and electrolyte, thereby improving the charge transport