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Dr. Thomas Wondrak

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Lukas Krause

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Stromtomografie

Die räumliche und zeitliche Verteilung der elektrischen Leitfähigkeit innerhalb eines elektrischen stromführenden Reaktionsgefäßes liefert ein aussagekräftiges Bild über den aktuellen Prozesszustand. Die elektrische Leitfähigkeit ist über die elektrische Stromdichte mit der magnetischen Flussdichte verknüpft, welche sich durch Sensoren außerhalb des Reaktors genau bestimmen lässt. Die Stromtomografie als Messverfahren zur magnetfeldbasierten Rekonstruktion der Leitfähigkeit in leitenden Flüssigkeiten kann zur Prozesskontrolle in Wasserstoffelektrolyseuren, Pyrolysezellen und weiteren industriellen Anwendungen verwendet werden.

Foto: Zelle ©Copyright: Lukas Krause
Abb. 1: Prinzipschema der Wasserelektrolyse als ein Einsatzort der Stromtomografie.

Funktionsprinzip

In einem stromdurchflossenen Reaktionsgefäß ist die sich einstellende Stromdichteverteilung j abhängig von der elektrischen Leitfähigkeit σ innerhalb des Gefäßes (Abb. 2: → Ohm´sches Gesetz). Die elektrischen Ströme generieren wiederum ein schwaches Magnetfeld (→ Biot-Savart Gesetz, direktes Problem), das durch geeignete Magnetfeldsensoren außerhalb des Gefäßes detektiert werden kann. Aus diesen Messwerten kann auf umgekehrtem Weg die innere Stromdichte und damit die Leitfähigkeitsverteilung rekonstruiert werden (→ inverses Problem).

Das Verfahren besteht somit aus zwei Schritten:

  1. (Kontaktlose) Messung der äußeren Magnetfeldverteilung
  2. Rekonstruktion der inneren Stromdichte- bzw. Leitfähigkeitsverteilung durch Lösung des inversen Problems.
Abb. 2: Verknüpfung der Verteilungen von elektrischer Leitfähigkeit, Stromdichte und der magnetischen Flussdichte.

Machbarkeitsstudie (Proof-of-concept)

Die Anwendbarkeit des Messverfahrens wurde in einer gekoppelten numerischen und experimentellen Studie untersucht. Die Magnetfeldsensoren befinden sich unterhalb eines nahezu zweidimensionalen elektrischen Leiters (Abb. 3). In Anlehnung an Gasblasen in einem Wasserelektrolyseur wurden modelhaft, nicht-leitende Zylinder verwendet, die durch den signifikanten Leitfähigkeitsunterschied zu den übrigen verwendeten Materialien (GaInSn, Cu) die Stromdichteverteilung beeinflussen.

Abb. 3: Aufbau der Machbarkeitsstudie.

Zur Lösung des inversen Problems wurde auf Grundlage eines numerisch erzeugten Datensatzes mit Verteilungen der Leitfähigkeit, Stromdichte und der magnetischen Flussdichte ein Invertibles Neuronales Netzwerk (INN) trainiert. Zusätzlich wurden weitere, nicht in den Trainingsdaten enthaltene Modelle simuliert und für eine experimentelle Validierung nachgebaut. Abbildung 4 zeigt die simulierte Stromdichteverteilung und die dazugehörige relative Leitfähigkeitsverteilung, rekonstruiert vom trainierten INN nach Verwendung experimenteller Messwerte.

Abb. 4: links: Simulierte Stromdichteverteilung mit beispielhafter Blasenverteilung / rechts: zugehörige Vorhersage der Leitfähigkeitsverteilung durch ein INN.