Chúng tôi đã phát triển một thuật toán để cải thiện đáng kể hình ảnh tế bào nhiên liệu hydro và mô hình nước
CT X-quang 3D của pin nhiên liệu hydro, hiển thị các sợi giấy carbon, màng và chất xúc tác (màu đen). Ảnh: Quentin Meyer
Chúng tôi đã phát triển một thuật toán để cải thiện đáng kể hình ảnh của pin nhiên liệu hydro, với các ứng dụng trong tương lai trong quét y tế.
Dự án này bắt đầu khi một trong những cộng tác viên của chúng tôi (Tiến sĩ Robin T. White) từ Zeiss, nhà sản xuất kính hiển vi hàng đầu, có một số hình ảnh thú vị ở các độ phân giải khác nhau của pin nhiên liệu và trước đây chúng tôi đã nói chuyện về siêu phân giải với Giáo sư Ryan Armstrong. Dự án nhanh chóng phát triển thành một nhóm lớn (13 nhà nghiên cứu ở ba châu lục, bốn viện nghiên cứu và hai công ty), có chuyên môn trong các lĩnh vực khác nhau từ điện hóa học và kỹ thuật pin nhiên liệu đến hình ảnh tia X, học sâu và cơ học dòng chất lỏng. Đúng người đã có sẵn vào đúng thời điểm!
Chúng tôi đã phát triển một thuật toán để tạo ra các hình ảnh được mô hình hóa có độ phân giải cao từ chụp cắt lớp vi tính X-quang (CT) có độ phân giải thấp. Công cụ mới thú vị này, được xuất bản trong một bài báo trên Nature Communications, đã được đánh giá trên pin nhiên liệu hydro để mô hình hóa cấu trúc của chúng với độ chi tiết cao hơn và có khả năng cải thiện hiệu quả của chúng.
Pin nhiên liệu hydro sử dụng nhiên liệu hydro để tạo ra điện và là nguồn năng lượng sạch và yên tĩnh có thể cung cấp năng lượng cho gia đình, xe cộ và các ngành công nghiệp. Pin nhiên liệu chuyển đổi hydro, thông qua quá trình điện hóa, thành điện năng với sản phẩm phụ duy nhất của phản ứng là nước tinh khiết. Tuy nhiên, pin nhiên liệu hydro trở nên kém hiệu quả nếu nước không được loại bỏ đủ nhanh và làm ngập hệ thống. Nhóm của chúng tôi đã phát triển thuật toán để hiểu quá trình ngập lụt này xảy ra như thế nào bên trong pin nhiên liệu
Phân phối nước trong pin nhiên liệu ở chế độ dòng chảy và lũ lụt. Quentin Meyer
Tăng cường độ phân giải
Giải pháp của chúng tôi sử dụng phương pháp học sâu để tạo mô hình 3D chi tiết bằng cách sử dụng hình ảnh tia X có độ phân giải thấp của toàn bộ ô và dữ liệu ngoại suy từ bản quét có độ phân giải cao đi kèm của một phần phụ nhỏ. Tương tự như vậy, chúng tôi đã chụp một bức ảnh mờ từ trên không của một thị trấn và một bức ảnh phóng to quang học của một vài con phố, sau đó dự đoán chính xác bố cục của mọi con đường trong khu vực! Trong trường hợp hình ảnh CT 3D của pin nhiên liệu theo nghiên cứu này, mạng thần kinh tùy chỉnh của chúng tôi được thiết kế để tạo ra các mô hình quy mô terabyte trên máy tính để bàn một cách hiệu quả. Điều này đặc biệt thú vị vì chúng tôi đang đẩy giới hạn độ phân giải hình ảnh lên một vài bậc độ lớn bằng cách sử dụng máy học và AI!
Thuật toán của chúng tôi cải thiện trường nhìn khoảng một trăm lần so với hình ảnh có độ phân giải cao. Nếu bạn xem xét những gì chúng tôi đang làm hiện nay và áp dụng nó vào lĩnh vực y tế, chẳng hạn, chúng tôi có thể chụp ảnh các mạch máu và lập mô hình dòng chảy của các tế bào hồng cầu qua mạng lưới mao mạch một cách chi tiết hơn.
Các phương pháp mô hình hóa và hình ảnh ngoài phần cứng này còn mở rộng ra ngoài hình ảnh pin nhiên liệu để cho phép tạo ra hình ảnh có độ phân giải cao hơn cho các trường quan sát lớn hơn bất kỳ phương pháp nào trước đây có thể. Hiện tại, hình ảnh độ phân giải thấp quy mô lớn và hình ảnh độ phân giải cao quy mô nhỏ cần được chụp trên cùng một mẫu và trên cùng một máy. Tuy nhiên, nghiên cứu trong tương lai sẽ sớm cho phép các kỹ thuật học sâu tạo ra kết quả có thể so sánh được mà không cần các khu vực hoặc thậm chí các công cụ phù hợp.
Thuật toán của chúng tôi đã tạo mô hình 3D của pin nhiên liệu hydro này bằng cách sử dụng hình ảnh tia X 3D có độ phân giải siêu cao với phân đoạn máy học của từng vật liệu (ở giữa) và các kênh dòng khí và nước được phủ nhân tạo (trên và dưới). Tín dụng: Quentin Meyer
PEMFC cung cấp nhiên liệu nhanh
Trong quá trình đào tạo và thử nghiệm, thuật toán có độ chính xác 97,3% để tạo ra mô hình có độ phân giải cao từ hình ảnh có độ phân giải thấp. Nó cũng tạo ra mô hình có độ phân giải cao trong 1 giờ, so với con số khổng lồ 1.188 giờ cần thiết để quét toàn bộ phần của pin nhiên liệu với độ phân giải đó bằng máy quét micro-CT thực tế. Từ mô hình của mình, chúng tôi xác định nhanh chóng và chính xác nơi nước tích tụ và chúng tôi có khả năng giải quyết những vấn đề đó trong các thiết kế trong tương lai.
Có một sự cải thiện hiệu suất rất lớn chưa được khai thác có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các tế bào này, chỉ bằng cách cải thiện việc quản lý nước và ước tính tổng mức tăng đó là 60%. Trong 20 năm qua, cho đến nay, rất khó để có một mô hình chính xác về các loại pin nhiên liệu này vì sự phức tạp của cả vật liệu và cách thức vận chuyển khí và chất lỏng, cũng như các phản ứng điện hóa diễn ra. Nhóm của chúng tôi đã cho phép chúng tôi làm được điều đó, mang lại rất nhiều kiến thức chuyên môn khác nhau. Đây là những gì nghiên cứu là về.
Câu chuyện này là một phần của Hộp thoại Science X, nơi các nhà nghiên cứu có thể báo cáo những phát hiện từ các bài báo nghiên cứu đã xuất bản của họ. Truy cập trang này để biết thông tin về ScienceX Dialog và cách tham gia.
