碳纖維紙是氫燃料電池堆的關(guān)鍵材料，在促進(jìn)水排出和燃料供應方面起著(zhù)至關(guān)重要的作用。它由碳纖維、粘合劑和涂層等材料組成。隨著(zhù)時(shí)間的推移，這些材料的排列、結構和涂層狀況會(huì )發(fā)生變化，導致燃料電池的性能下降。因此，分析碳纖維紙的微觀(guān)結構已成為診斷燃料電池狀況的必要步驟。
然而，迄今為止，實(shí)時(shí)分析碳纖維紙的高分辨率微觀(guān)結構仍是不可能的。這是因為要獲得準確的分析結果，需要破壞碳纖維紙樣品，然后用電子顯微鏡進(jìn)行詳細檢查。
為了解決現有分析方法的局限性，研究團隊開(kāi)發(fā)了一種使用X射線(xiàn)診斷和基于A(yíng)I的圖像學(xué)習模型來(lái)分析碳纖維紙微觀(guān)結構的技術(shù)。值得注意的是，該技術(shù)僅使用X射線(xiàn)斷層掃描就可以進(jìn)行精確分析，而無(wú)需使用電子顯微鏡。因此，它可以實(shí)現近乎實(shí)時(shí)的狀態(tài)診斷。
研究團隊從200多個(gè)碳纖維紙樣本中提取了5000幅圖像，并利用這些數據訓練了機器學(xué)習算法。訓練后的模型能夠預測碳纖維紙關(guān)鍵成分(包括碳纖維、粘合劑和涂層)的三維分布和排列，準確率超過(guò)98%。
此功能可以將碳纖維紙的初始狀態(tài)與當前狀態(tài)進(jìn)行比較，從而立即識別性能下降的原因。該研究結果發(fā)表在《應用能源》雜志上。
傳統的分析方法是將碳纖維紙樣品粉碎后，用電子顯微鏡進(jìn)行分析，至少需要兩個(gè)小時(shí)才能完成。而研究團隊開(kāi)發(fā)的分析模型，僅使用X射線(xiàn)斷層掃描設備，就能在幾秒鐘內識別出碳纖維紙的劣化、受損部位和受損程度。
此外，研究團隊利用所開(kāi)發(fā)模型的數據，系統地識別了碳纖維紙厚度、粘合劑含量等設計因素對燃料電池性能的影響，并提取了最優(yōu)設計參數，提出了以提高燃料電池效率為目標的理想設計方案。
