基于金字塔池化网络的质子交换膜燃料电池气体扩散层组分推理方法

针对质子交换膜燃料电池气体扩散层(gas diffusion layer composition,GDL)形貌划分与制备工艺改进问题,提出了一种基于金字塔池化网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)与多层感知器(multi-layer perception,MLP)的气体扩散层组分识别与比例推理方法:首先将带标签的气体扩散层扫描电镜(scanning electron microscope,SEM)图片输入神经网络,得到特征图;得到的图像特征层进入金字塔池化模块后,获取SEM图像的深层和浅层特征;随后将深层和浅层特征图层融合输入全卷积网络(fully convolutional network,FCN)模块,得到预测图像;最后统计各个组分上的像素点比例,通过MLP完成组分比例推理。结果表明:所提方法组分识别像素准确率达81.24%;在5%偏差范围内,比例推理准确率为88.89%。该方法解决了气体扩散层多组分无法区分、比例无法获知的问题,可有效应用于气体扩散层的质检、数值重构以及制备工艺改进。