Die Herstellung von grünem Wasserstoff gilt als zentraler Baustein der Energiewende. Ein Forschungsteam der Frankfurt University of Applied Sciences und der University of Huddersfield entwickelte einen neuartigen Ansatz. Dieser dient dem besseren Verständnis der Gasblasenbildung während der Elektrolyse. Unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Enno Wagner wurde erstmals die Informations-Entropie genutzt. Damit lässt sich die Unordnung der Blasenbildung quantitativ erfassen.
„Unser Ziel war es, die bislang schwer messbaren irreversiblen Effizienzverluste bei der Wasserstoffproduktion besser zu verstehen“, erklärt Wagner. „Mit der Informations-Entropie haben wir ein Werkzeug gefunden, das uns erlaubt, die chaotische Blasenbildung sichtbar zu machen und direkt mit physikalischen Verlusten zu verknüpfen.“
Korrelation zwischen elektrischer Leistung und struktureller Unordnung
Die analytische Studie zeigt eine klare Korrelation. Je höher die elektrische Leistung der Elektrolyse ist, desto komplexer wird die Blasenentwicklung. Es existiert hierbei ein exponentieller Zusammenhang. Diese zunehmende Unordnung wird mithilfe digitaler Bildanalysen exakt gemessen. Sie steht in engem Zusammenhang mit der thermodynamischen Entropieproduktion. Dabei wird Wärme und strukturelle Information freigesetzt.
„Es scheint, als ob die Information bereits in der elektrischen Energie enthalten ist und erst bei der Blasenbildung entfaltet wird – wie die DNA in einem Pflanzenkeim. Hiermit könnte das grundlegende Verständnis von Information verändert werden – ein Gedanke, der in Zeiten von rasant wachsender KI eine signifikante Bedeutung hat.“
Innovative Hochgeschwindigkeits-Bildanalyse und Shannon-Entropie
Für die Laboruntersuchungen nutzten die Forschenden eine modifizierte Elektrolysezelle mit optischem Zugang. Die entstehenden Wasserstoffblasen wurden per Hochgeschwindigkeitskamera aufgezeichnet. Die anschließende Auswertung erfolgte über eine pixelbasierte Bildanalyse. Als mathematische Grundlage diente die Shannon-Entropie als Maß für den Bildinformationsgehalt. Den zentralen methodischen Impuls für diesen Ansatz lieferte Roxana Tennert, die die systematische Nutzung der Bilddaten zur Berechnung der Informations-Entropie initiierte.
„Die Idee war, die scheinbar chaotischen Blasenmuster nicht nur zu beobachten, sondern mathematisch greifbar zu machen“, so Tennert. „Dass sich daraus eine so klare Verbindung zu physikalischen Größen ergibt, war eine sehr spannende Entwicklung.“
Ihr Ansatz erlaubt den direkten Vergleich visueller Mikro-Blasenzustände mit klassischen makroskopischen Größen der Thermodynamik. Das entwickelte Verfahren ist bereits wissenschaftlich publiziert und für den UMSICHT-Wissenschaftspreis nominiert.
Analytische Erkenntnisse zur Dynamik von Gasblasen
Neben der methodischen Innovation liefert die Studie signifikante inhaltliche Erkenntnisse für die Analytik. Bei der Energiedissipation wird neben Wärme auch strukturelle Information freigesetzt. Die Blasenbildung erweist sich als zentraler Faktor für Effizienzverluste. Große Blasen sind jedoch nicht nur hinderlich. Unter ihnen kann ein dünner Flüssigkeitsfilm entstehen, der den Stofftransport optimiert.
Ein mikroskopischer Bereich an der dreiphasigen Kontaktlinie spielt eine entscheidende Rolle. Wegen seiner hohen Informationsdichte beeinflusst er die Gesamteffizienz maßgeblich. Diese Resultate bieten neue Ansatzpunkte für die Optimierung von Elektrodenstrukturen und für die Informationstheorie.
Optimierungspotenziale und zukünftige KI-gestützte Auswertung
Die Ergebnisse ermöglichen eine gezielte Optimierung zukünftiger Elektrolyseprozesse. Ziel ist die Steuerung der Blasenbildung zur Minimierung der Unordnung. Dies maximiert den Wirkungsgrad der Energieumwandlung. Die Verknüpfung von experimenteller Analytik, Bildverarbeitung und mathematischer Modellierung eröffnet neue technologische Wege. Im nächsten Schritt folgt die automatisierte Auswertung und Simulation der Bilddaten mittels künstlicher Intelligenz.