aalto1 untyped-item.component.html
Monte Carlo calibrations of solid oxide electrolysis cell models
Loading...
Files
Aalto login required (access for Aalto Staff only).
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Perustieteiden korkeakoulu |
Bachelor's thesis
Electronic archive copy is available locally at the Harald Herlin Learning Centre. The staff of Aalto University has access to the electronic bachelor's theses by logging into Aaltodoc with their personal Aalto user ID. Read more about the availability of the bachelor's theses.
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
Department
Major/Subject
Mcode
SCI3029
Degree programme
Language
en
Pages
36
Series
Abstract
The energy sector is in search for new green energy, and hydrogen has potential as an energy carrier. However, its production is currently inefficient or not sustainable. The Solid Oxide Electrolysis (SOE) system is a new more sustainable and efficient hydrogen producer, but it is still under development. To improve SOE systems, it is important to have accurate models of them. This bachelor thesis includes theory and implementation of Monte Carlo methods to calibrate SOE models. The calibration is made as a parameter estimation. The main objective of this thesis is to awake interest in calibration using Monte Carlo methods for analyzing SOE systems. The thesis describes Monte Carlo methods in general and focuses on Markov Chain Monte Carlo methods, especially on the Metropolis-Hastings method, which is used for the calibration.
The calibration targeted the Area Specific Resistance (ASR) for the SOE system, using the Arrhenius equation as the ASR model. ASR was calibrated for two different data sets, one gathered from a short term, IV-curve, test and one from a long term test. Both calibrated ASR models were considered good fits for the separate data sets. For both data sets, a high correlation of parameters was found. For the short term data, it was found that there were some uncertainties, that caused the fit to be incomplete. The instability was caused partly by the initialization process and partly by disturbances in other variables than temperature that also affected the ASR. This can be avoided in the future by doing specific tests for Monte Carlo calibration purposes. For the long term data, the model fit was great, but there were some problems found. High correlation of time and temperature could indicate that ASR is time dependent. Furthermore, a direct temperature dependence of the ASR was found, contrary to the first test where the relation was inverse. This phenomenon could be explained by a more complex model, which would include time dependencies and other complex relations for ASR. The Metropolis-Hastings method or another Markov Chain Monte Carlo method has potential for more complex calibration of ASR and other important components of SOE models. Further development of Monte Carlo calibration for SOE models is important for the development of SOE systems.
Energisektorn försöker utveckla grön energi på flera håll och väte är ett av många potentiella gröna bränslen. Väteproduktionen är dessvärre i nuläget antingen ineffektiv eller ohållbar. Solidoxidelektrolys (SOE) -systemet är ett system som kan producera väte på ett mer hållbart och effektivt sätt, men systemet är fortfarande under utveckling. För att förbättra SOE-systemet är det viktigt att ha en exakt modell som kan beskriva systemet. Detta kandidatarbete diskuterar och tillämpar modellkalibrering för SOE-system med hjälp av Monte Carlo metoder. Som kalibreringsmetod används parameterskattning. Huvudsyftet med detta kandidatarbete är att väcka intresse för användning av Monte Carlo-kalibrering vid analys av SOE-system. Kandidatarbetet beskriver Monte Carlo-metoder och fokuserar på Markov Chain Monte Carlo-metoder, speciellt på Metropolis-Hastings-metoden som används för själva kalibreringen.
I kandidatarbetet gjordes en kalibrering av areaspecifika resistensen (ASR) för SOE-systemet med den temperaturberoende Arrhenius-ekvationen som ASR-modell. ASR kalibrerades för två olika datauppsättningar, en datauppsättning insamlad från ett korttidstest och en från ett långtidstest. De kalibrerade ASR-modellerna anpassade sig väl till datat och parametrarna visade sig korrelera starkt med varandra. För korttidsdatat fanns det instabilitet som gjorde att anpassningen var ofullständig. En orsak till instabiliteten var störningar i andra ASR påverkande variabler, utöver temperaturen, men även initialiserings processen spelade en roll. Detta kan i framtiden undvikas genom att utföra specifika test för Monte Carlo kalibreringssyfte. För långtidsdatat var modellpassningen god, men några problem i datauppsättningen kom fram. Tiden och temperaturen korrelerade starkt, vilket kan indikera ett tidsberoende för ASR. Dessutom hade temperaturen och ASR ett direkt beroende, till skillnad från det korta testet med indirekt beroende. Detta kunde tas i beaktande med en mer komplex modell som inkluderar tidsberoende och andra komplexa beroenden för ASR. Metropolis-Hastings-metoden eller en annan Markov Chain Monte Carlo-metod har potential för mer komplex kalibrering av ASR och även andra viktiga komponenter i SOE-modellen. En vidare utveckling av Monte Carlo-kalibrering för SOE-modeller är viktig för utvecklingen av SOE-system.