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2024.12.19 14:28

AI, 연료전지 고장 원인 진단 대신한다

  • 친환경에너지연합 오래 전 2024.12.19 14:28
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한국에너지기술연구원(이하 ‘에너지연’) 수소실증연구센터의 정치영 박사 연구진은 최근 가상 공간 기술과 인공지능(AI) 학습을 활용해 수소 연료전지 핵심 소재인 카본 섬유지의 미세구조를 100배 더 빠르고 정확하게 분석할 수 있는 기술을 개발했다고 밝혔다.

 

카본 섬유지는 수소 연료전지에서 중요한 역할을 하는 소재로, 물 배출과 연료 공급을 돕는다. 하지만 사용 중에 소재의 배열과 구조, 코팅 상태 등이 변하면서 연료전지 성능이 저하될 수 있다. 따라서 카본 섬유지의 미세구조를 분석하는 것이 연료전지의 성능 진단에 필수적이다. 하지만 기존의 분석 방법은 샘플을 파손하고 전자현미경을 이용해 분석하는 방식이라 실시간으로 상태를 진단하기 어렵다는 단점이 있었다.

 

 

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▲ 제안된 모델을 통해 전망된 에너지 디바이스 적층 과정에서 나타나는 구조 변화 시나리오


 

이번 연구에서는 X선 진단과 AI 기반 이미지 분석 기술을 접목시켜, 전자현미경 없이도 X선 단층촬영만으로 카본 섬유지의 미세구조를 정밀하게 분석할 수 있게 되었다. 연구진은 약 200개의 카본 섬유지 샘플에서 5000장의 이미지를 추출해 이를 AI 모델에 학습시켰다. 그 결과, 학습된 모델은 카본 섬유지의 구성 요소인 탄소 섬유, 바인더, 코팅제 등의 3D 분포를 98% 이상의 정확도로 예측할 수 있었다.

 

이 기술을 활용하면, 카본 섬유지의 초기 상태와 현재 상태를 비교하여 성능 저하의 원인을 빠르게 파악할 수 있다. 기존 분석 방식은 최소 2시간이 걸렸지만, 새로 개발된 모델은 X선 단층촬영 장비만으로 수십 초 만에 카본 섬유지의 손상 부위와 정도를 파악할 수 있다.

 

뿐만 아니라, 연구진은 이 모델을 통해 카본 섬유지의 두께나 바인더 함량과 같은 설계 인자가 연료전지 성능에 미치는 영향을 체계적으로 규명하고, 연료전지 성능 향상을 위한 최적 설계안을 제시했다. 정치영 박사는 “이번 연구는 가상 공간 기반의 분석 기술을 AI와 결합하여 에너지 소재의 구조와 특성 간의 관계를 명확히 규명했다는 점에서 큰 의미가 있다”고 전하며, “이 기술이 이차전지, 수전해 등 다른 에너지 분야에도 큰 영향을 미칠 것으로 기대된다”고 밝혔다.

 

이 연구는 한국에너지기술연구원 기본사업의 지원을 받아 수행되었으며, 그 결과는 세계적 에너지 학술지인 *어플라이드 에너지(Applied Energy)*에 2024년 10월 온라인에 게재되었다.

 

출처 : 에너지신문(https://www.energy-news.co.kr)

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