Au Canada uniquement, les émissions de gaz à effet de serre produites par des véhicules privés représente 63% de ceux-ci. Considérant cela et tenant compte que cette énergie est non-renouvelable, la société se voit face à une importante croisée des chemins. Bien que la tendance populaire s’oriente de plus en plus vers des sources d’énergie électrique, plusieurs défis guettent ces projets. Rosa Elvira Silva, candidate au doctorat en génie électrique à l’Université du Québec à Trois-Rivières (UQTR), achève présentement sa thèse qui porte sur le pronostic de systèmes pile à combustible, de type membrane échangeuse de protons.
D’origine Colombienne, mais ayant effectué ses études sur la moitié des continents (Amérique du Sud, Amérique du Nord et Europe), Rosa Elvira en est à sa troisième et dernière année de doctorat. Achevant donc sa thèse, elle se voit en cotutelle internationale entre l’Université du Québec à Trois-Rivières et l’Université de Franche-Comté en France. C’est donc depuis avril 2013 qu’elle travaille pour l’Institut de Recherche sur l’Hydrogène (IRH) de l’UQTR. Comme elle le mentionne, la recherche sur ce type de système, compliqué certes, l’intéresse depuis le baccalauréat.
Avant tout, une pile à combustible est un convertisseur d’énergie. Plusieurs sortes d’énergies émanent de cela dont l’eau, la chaleur et notamment, l’électricité. Cette dernière émane de l’oxydation et de la combustion entre l’hydrogène et l’oxygène. Plus spécifiquement, ce sont les enjeux de la pile à combustible à membrane échangeuse de protons qui intéresse Rosa Elvira.
Les enjeux et les retombées de la pile à combustible
En ce sens, sa thèse sert en fait de pronostic. Ses travaux de recherche portent sur la conception d’un système de pronostic en utilisant un modèle de prédiction qui permet d’estimer le temps de vie avant la défaillance du système pile à combustible.
Elle aura d’ailleurs comme objectif de créer un outil qui permettra de faire l’état et de prévoir, l’instant avant la dégradation de l’énergie. Présentement, tous les systèmes présentent des défaillances. Les experts savent pourquoi ça se passe, mais ne savent pas comment les prévenir. C’est donc cet écart que Rosa Elvira tente de combler avec ses recherches. Sans aucun doute, cela aura comme conséquence directe d’augmenter la durée de vie de ces piles, donc d’augmenter l’efficacité de certaines machines, dont les automobiles électriques. Dans le contexte actuel, les retombées de ces travaux sont majeures.
Comme elle le mentionne, la recherche sur ce type de système, compliqué certes, l’intéresse depuis le baccalauréat.
Les systèmes piles à combustible, de par leur technologie, sont des systèmes multi-physiques et multi-échelles. Ils sont vus comme difficilement appréhendables. Cela dit, la nature non linéaire des phénomènes, le caractère réversible ou non des dégradations, et les interactions entre les composants rendent effectivement difficile une étape de modélisation des défaillances.
Concrètement, pour le projet de thèse de la future doctorante, on parle de la création d’un système dispositif, pronostic. Étant donné que ce système est non linaire et assez complexe, l’enjeu principal est connaître et de comprendre l’étendue de ces défaillances afin de les anticiper et de les éviter. Cela dans le but de garantir un fonctionnement sûr et à long terme, pour augmenter la fiabilité et la disponibilité du système tout en réduisant les coûts de maintenance.
La pile à combustible à membrane échangeuse de protons: Un système complexe
Pour arriver à des résultats, l’étudiante doit prendre plusieurs mesures. La conception de ce système de pronostic est alors basée sur une approche guidée par les données. Pour ce faire, elle doit d’abord relever le signal de tension. Plus précisément on cherche à connaître la mesure de la tension du stack. Cette mesure étant l’indicateur le plus simple du système pile à combustible, est prise pendant 1000 heures de fonctionnement du système.
Sa thèse sert en fait de pronostic.
Ensuite, la chercheuse doit développer les techniques de prétraitement des données. Cela dans le but de prédire et de connaître les caractéristiques qui permettant d’identifier les mécanismes de défaillances futurs du système. Cela consiste à prendre la valeur passée des signaux et de calculer l’état suivante afin de prévoir le comportement de la pile, jusqu’à l’horizon de prédiction choisi.
Finalement, résultant de tout cela, un modèle de prédiction est conçu pour estimer le temps de vie résiduelle du système.
