Multi-scale modelling of supercapacitors: A combined simulation and machine learning approach
Süper kapasitörlerin çok ölçekli modellenmesi: Moleküler simülasyon ve veri tabanlı tasarım
- Tez No: 730942
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL URALCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 103
Özet
Elektrikli çift katmanlı kapasitörler (EDLC'ler) elektrolit ve yüksek yüzey alanlı elektrot arasındaki arayüzde iyonların tersinir adsorpsiyon/desorpsiyonu yoluyla enerjiyi depolar ve serbest bırakır. EDLC'ler üzerinde yapılan araştırmaların ana odağı mevcut güç yoğunluğunu ve işlem ömrünü korurken enerji yoğunluğunu artırmaya yöneliktir. EDLC performansı, bileşenlerinin özelliklerinin yanı sıra bunların arasındaki etkileşimlerden de etkilenen karmaşık bir sisteme bağlıdır. Bu parametreler ve kombinasyonlarından oluşan olasılıklar deneysel yöntemleri ya da simulasyonları optimizasyon için yetersiz ve etkisiz kılmaktadır. Bunu çözmek için, bir dizi oda sıcaklığında iyonik sıvı ve nanogözenekli karbon bazlı EDLC'ler için moleküler simulasyon verileri oluşturuldu. Bir iletim hattı modeli kullanarak EDLC'lerin şarj kinetiğini ve denge davranışını analiz ederek enerji yoğunluğunu ve karakteristik şarj/boşalım süresini elektrot gözenek boyutu ve elektrolit özelliklerinin fonksiyonu olarak tahmin edebilecek modeller oluşturuldu. Lineer regresyon, ridge regresyon, elastik ağlar, lasso regresyon ve yapay sinir ağları kullanarak ağırlıksal kapasitans, şarj süresi, hacimsel kapasitans ve direnç tahminleri yapıldı. Elastik ağ modeli sırasıyla 3,10 F/g, 0,15 s, 1,09 F/cm^3 ve 0,54 Ohm m'lik bir kök ortalama kare hatalarıyla en iyi performansı verdi. Bu model performans ölçütlerinin elektrot gözenek boyutuna ve elektrolit bileşimine bağımlılığını gösteren ve seçilen performans kriteriyle EDLC'lerin tasarlanabileceği aralıkları gösteren tasarım haritaları oluşturmak için kullanıldı. Bu çalışma, diğer faktörlerin de performans parametreleri üzerlerindeki etkilerini gözlemlemek için genişletilebilir.
Özet (Çeviri)
Electrical double layer capacitors (EDLCs) store and release energy via reversible adsorption/desorption of ions at the electrode–electrolyte interface. Research on EDLCs mainly focus on improving their energy density while maintaining their attractive properties such as high power density and long cycle life. EDLC performance is a complex function of the properties of its components, as well as the interactions between them. Given the large number of parameter combinations make traditional experiments remain infeasible for parameter optimization. To address this problem, we use molecular dynamics simulation data for a set of room temperature ionic liquid/nanoporous carbon based EDLCs. By analyzing the charging kinetics and equilibrium behavior of EDLCs using a transmission line model, we construct a simple data-driven method that is capable of quantitatively predicting energy density and time-dependent charging profile as a function of electrode micropore size and electrolyte composition. In particular, linear and ridge regression, elastic networks, lasso, and neural network models are trained to predict gravimetric capacitance, charging time, volumetric capacitance, and electrical resistance. The elastic network model yields the best performance with a root mean square error of 3.10 F/g, 0.15 s, 1.09 F/cm^3, and 0.54 Ohm m respectively. This model is then used to construct diagrams that show the dependence of the above-mentioned performance metrics to electrode pore size and electrolyte composition, and allow designing EDLCs with a set of predetermined performance criteria. This work can be extended to provide a framework that can quantify the effect of key factors on the EDLC performance.
Benzer Tezler
- Dynamic modelling, simulation based analysis and optimization of hybrid ship propulsion systems
Gemi hibrit tahrik sistemlerinin dinamik modellemesi, optimizasyonu ve simülasyon temelli analizi
ÖMER BERKEHAN İNAL
Doktora
İngilizce
2022
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ DENİZ
- Üretilen polimer matrisli nanokompozit membranların çoklu ölçekte modellenmesi
Multi-scale modelling of manufactured nanocomposite membranes with polymeric matrix
SEREN ACARER ARAT
Doktora
Türkçe
2024
Çevre Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEŞE TÜFEKCİ
- Multi scale modeling of dual phase steels with integrated computational materials engineering framework
Çift fazlı çeliklerin üretimi ve şekillendirilmesi için bütünleşik hesaplamalı malzeme mühendisliği (BHMM) yaklaşımıyla yeni bir çerçeve geliştirilmesi
DOĞUCAN BAKKALBAŞI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Metalurji MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANER ŞİMŞİR
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER MUSIC
- Multi-scale modeling of aging of waspaloy superalloy: Prediction of microstructure evolution and coupling with mechanical properties
Waspaloy süper alaşımının yaşlandırmasının çok ölçekli modellemesi: Mikroyapının değişimi ve mekanik özelliklerle bağdaştırılması
BETÜL GÖVERCİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Metalurji MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANER ŞİMŞİR
DR. ÖĞR. ÜYESİ EDA AYDOĞAN GÜNGÖR
- Discrete element modelling of soil - pile interaction with emphasis on soil characteristics and pile installation methodology
Zemin özelliklerinin etkisinde zemin - kazık etkileşiminin ve kazık imalat metodolojisinin ayrık elemanlar yöntemi ile modellenmesi
AHMET TALHA GEZGİN
Doktora
İngilizce
2021
İnşaat MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZER ÇİNİCİOĞLU