Reconstrucción estocástica de la capa catalítica de una celda de combustible.

Abstract

En los últimos años, la comunidad científica ha dirigido su interés a sistemas energéticos con enfoques renovables, en los que el hidrógeno se ha ido posicionando como un prospecto de combustible alternativo. Así es como la tecnología de celdas de combustible de membrana de intercambio de protones (PEMFC), por sus características de implementación, se proyecta a desempeñar un rol relevante tanto para la industria como para la sociedad del futuro. Desde un punto de vista microestructural, debido a la composición de la capa catalítica en la PEMFC, puede ser catalogada como un material heterogéneo estocástico (MHE). Esta tesis forma parte de un proyecto de investigación de la Universidad Autónoma de Quintana Roo donde se propone el desarrollo e implementación de técnicas experimentales de manufactura y técnicas numéricas de simulación para determinar los coeficientes efectivos de transporte en electrodos de celdas de combustible. En este trabajo, se presenta una propuesta de software inédito para usar modelos profundos de aprendizaje automático en la generación sintética de microestructuras estadísticamente similares a imágenes de microscopio tomadas de la capa catalítica de electrodos de celdas de combustible de intercambio protónico reales. Para ello se exponen los detalles de la metodología empleada para la obtención de datos y su posterior tratamiento, así como las herramientas de software utilizadas para el diseño e implementación del software propuesto y, finalmente, presentar un análisis de los resultados describiendo las aplicaciones del estudio buscando mejorar los sistemas energéticos basados en hidrógeno.