Multı scale multı domaın approach for modelıng of the pem fuel cell and li-ıon batterıes

Abstract

Bu tez, teknolojik açıdan kritik öneme sahip iki elektrokimyasal enerji dönüşüm ve depolama sistemi olan proton değişim membranlı yakıt pilleri (PEMFC'ler) ve lityum-iyon bataryaları (LIB'ler) incelemektedir. Çalışmanın genel amacı, gerçekçi işletme koşulları altında performans evrimini ve iç elektrokimyasal dinamikleri daha iyi anlamayı sağlayan, fiziksel temellere dayalı tanılama ve modelleme çerçeveleri geliştirmektir. PEMFC'ler ve LIB'ler, karbonsuzlaştırılmış enerji sistemleri içerisinde farklı roller üstlenmelerine rağmen, her iki sistem de birden fazla zaman ve uzunluk ölçeğinde gelişen, güçlü biçimde bağlanmış elektrokimyasal, termal ve kütle taşınımı süreçleri tarafından yönetilmektedir. Bu ortak karmaşıklıkları ele almak amacıyla, bu çalışma dikkatle tasarlanmış deneyler, fizik tabanlı modelleme yaklaşımları ve veri temelli analizleri bir araya getirerek yorumlanabilir ve güvenilir performans göstergeleri elde etmeyi hedeflemektedir. PEMFC'ler için tez, geleneksel olarak gerilim temelli tanılamalardan ayrılan ve bunun yerine fiziksel metrikleri sağlık göstergesi olarak kullanan bir bozunma analiz çerçevesi sunmaktadır. Gerçek işletme koşullarını temsil eden uzun süreli dinamik yük çevrimi veri seti kullanılarak, bozunma ile ilişkili eğilimleri yakalamaya yönelik sistematik bir strateji geliştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, direnç ve zaman temelli göstergelerin, gerilim metriklerine kıyasla daha açık bir fiziksel anlam sunduğunu ve daha yüksek tanılama hassasiyeti sağladığını ortaya koymaktadır. Bu yaklaşım, PEMFC'lerin durumu ve dayanıklılığının uzun vadeli ve güvenilir biçimde izlenmesine olanak tanımaktadır. LIB'ler için ise odak noktası bozunma analizinden, şarj durumu (State of Charge, SOC) bağımlı iç taşınım ve termal davranışın ayrıntılı incelenmesine kaymaktadır. Polarizasyon ölçümleri, darbe testleri, elektrokimyasal empedans spektroskopisi (EIS) ve gevşeme zamanları dağılımı (Distribution of Relaxation Times, DRT) analizinin bir arada kullanılmasıyla bütünleşik bir deneysel ve hesaplamalı çerçeve oluşturulmuştur. Bu veriler, bir boyutlu bağlaşık elektro-termal çoklu-fizik modelin parametrelenmesi ve doğrulanması için kullanılmıştır. DRT analizi, katı ve sıvı faz difüzyon süreçlerini ayrıştırmak ve SOC aralığı boyunca fiziksel olarak tutarlı taşınım parametreleri elde etmek amacıyla tanısal bir araç olarak uygulanmıştır. Ortaya konan model, farklı sıcaklıklar ve C-oranları altında hem kararlı hâl hem de dinamik tepkileri yüksek doğrulukla yakalayarak, kütle taşınımı sınırlamalarına ve bunların termal etkilerle etkileşimine ilişkin mekanistik içgörüler sağlamaktadır. Birlikte ele alındığında, PEMFC ve LIB çalışmaları elektrokimyasal sistem analizine yönelik tutarlı bir metodolojik çerçeve ortaya koymaktadır. Fiziksel olarak yorumlanabilir göstergelerin önceliklendirilmesi, zaman ve frekans tanılama yöntemlerinin kullanılması ve uygun durumlarda veri temelli tekniklerin uygulanması sayesinde, bu tez mekanistik anlayış ile modern veri analizinin nasıl bir araya getirilebileceğini ve ileri elektrokimyasal enerji teknolojilerinin tanılanması, modelleme doğruluğu ve işletme güvenilirliğinin nasıl iyileştirilebileceğini göstermektedir.This thesis investigates two technologically critical electrochemical energy conversion and storage systems which are Proton-exchange membrane fuel cells (PEMFCs) and Lithium-ion batteries (LIBs). The general objective is to develop physically grounded diagnostic and modeling frameworks that enhance the understanding of performance evolution and internal electrochemical dynamics under realistic operating conditions. Although PEMFCs and LIBs serve distinct roles within decarbonized energy systems, both are governed by tightly coupled electrochemical, thermal, and mass-transport processes that evolve across multiple time and length scales. Addressing these shared complexities, this work combines carefully designed experiments, physics-based modeling, and data-driven analysis to extract interpretable and robust performance indicators. For PEMFCs, the thesis introduces a degradation analysis framework that departs from conventional voltage-centered diagnostics and instead employs ohmic resistance as the primary health indicator. Using a long-term dynamic load cycle data set representative of real operating conditions, a systematic strategy is developed to capture degradation-relevant trends. The results demonstrate that resistance- and time scale based indicators provide clearer physical meaning and improved diagnostic sensitivity compared to voltage metrics, enabling more reliable long-term monitoring of the condition and durability of PEMFC. For LIBs, the focus shifts from degradation to a detailed investigation of the state of charge (SOC)-dependent internal transport and thermal behavior. An integrated experimental and computational framework is established by combining polarization measurements, pulse tests, electrochemical impedance spectroscopy (EIS), and distribution of relaxation times (DRT) analysis. These data are used to parameterize and validate a coupled one-dimensional electrochemical–thermal multiphysics model. DRT analysis is used as a diagnostic tool to isolate solid- and liquid-phase diffusion processes and obtain physically consistent transport parameters across the SOC range. The resulting model accurately captures both steady-state and dynamic responses under different temperatures and C-rates, providing mechanistic insight into mass-transport limitations and their interaction with thermal effects. Together, the PEMFC and LIB studies establish a coherent methodological framework for electrochemical system analysis. By prioritizing physically interpretable indicators, using diagnostics in the time and frequency domain, and integrating data-driven techniques where appropriate, the thesis demonstrates how mechanistic understanding and modern data analysis can be combined to improve the diagnosis, modeling fidelity, and operational reliability of advanced electrochemical energy technologies.