引领前沿:CONVERGE新功能为下一代燃料电池赋能
尽管燃料电池在近期已成为能源领域的热议话题，但其概念起源可追溯至19世纪。1842年，英国科学家威廉·格罗夫（William Grove）发明了第一个燃料电池，并将其命名为"气体电池"。在此后近一个世纪里，这项新奇的发明一直沉寂于科学边缘，直到20世纪30年代初，英国工程师弗朗西斯·培根（Francis Bacon）重新研究了格罗夫的思想。在接下来的25年间，培根致力于研究一种消耗纯氧和纯氢的碱性电解质燃料电池。1959年，他的团队发布了"培根电池"——一台功率为6千瓦的原型机，这是首台具备实用价值的燃料电池，为实际能源应用树立了新标杆，并为现代燃料电池技术奠定了基础。燃料电池是一种电化学装置，能将燃料（如氢气）和氧化剂（如氧气）的化学能直接转化为电能。它们与电池相似之处在于都能产生电能，但不同之处在于，只要持续供应燃料，燃料电池无需充电。因此，当使用可再生燃料时，燃料电池可提供一种清洁能源替代方案，发电过程中几乎不产生排放物（仅产生水和热）。然而，这些设备非常难以通过CFD模拟，因为它们涉及物理、化学和电学过程的复杂耦合，这些过程同时在多个空间和时间尺度上发生。燃料电池的运行需要电化学反应，而这些反应对湿度、温度和压力等变量极为敏感。要准确捕捉这些反应，需要对质量传递、电荷转移和热管理进行精细建模。此外，燃料电池通常包含多孔介质，如气体扩散层和催化层，这些区域会发生多相流动。凭借自动网格划分能力，CONVERGE能够有效捕捉现代燃料电池几何结构的复杂性。CONVERGE中的共轭传热（CHT）模型可用于计算整个燃料电池堆内的热传递，从而定位低温或高温区域。此外，CONVERGE的多相流模型可模拟反应物供应通道和被视为多孔介质的气体扩散层中的气液两相流动。这有助于燃料电池制造商预测局部含水量并模拟液态水的传输，这对评估燃料电池性能至关重要。CONVERGE中电化学、多相流体力学与传热的全耦合求解，使工程师能够研究影响电池性能的活化损失和传质损失。在Convergent Science，我们致力于不断突破软件能力的边界，应对新的挑战，并在每次新版本中优化我们的工具。我们的最新功能克服了燃料电池模拟的难题，使模拟比过去更精准、更快速、更强大。接下来，让我们深入两个案例研究，展示CONVERGE的先进新功能及其如何驱动燃料电池模拟领域的创新。燃料电池性能在很大程度上受流场设计影响（即引导气体流经电池表面的通道布局）。不同设计会影响反应物的分布效果、水管理和热管理，最终影响电池的运行效率。平行流场采用笔直并排的通道，具有低阻力且易于制造，但可能导致气体分布不均和积水。径向流场从中心入口向四周分配反应物，促进均匀覆盖，这些设计通常用于紧凑或圆形的燃料电池结构。最受欢迎且最有效的燃料电池设计之一是蛇形流场。在这些燃料电池中，气体通道的流场采用蛇形图案设计，这种设计确保了气体分布均匀、改善了水管理并提供了更好的传热性能。这些电池特别适用于汽车、航空航天和便携式能源等行业，在这些领域中，可靠的性能和紧凑的设计至关重要。然而，这类设备的模拟非常困难，因为它们涉及非线性共轭传热、流体流动、电势方程以及复杂的电化学过程。在本次稳态模拟中，我们使用CONVERGE对氢燃料蛇形燃料电池进行了模拟，以研究不同电压下反应物的传输特性。具有五通道蛇形双极板的50 cm²电池几何结构来自一项实验研究¹。阳极入口的H₂质量流量和阴极入口的O₂质量流量均随施加电压的变化而波动。CONVERGE的全自动网格划分功能轻松处理了此案例的复杂几何结构，并在催化层和膜层周围应用了固定加密以实现额外的网格细化。总网格数为250万，在24核上并行计算。图1：CONVERGE预测蛇行燃料电池温度分布
我们采用了CONVERGE的假瞬态稳态求解器，该求解器通过在控制方程中添加人造时间导数，将稳态问题重构为等效的瞬态问题。这使得结果能够在"伪时间"中演化直至达到稳态，相比真实的瞬态模拟速度更快。对于其中的直流电（DC）模拟，我们使用了三维电势求解器，用于预测电势、电流场分布以及相关的焦耳热和电化学热源。激活此功能时，CONVERGE会在具有非零电导率的固体和多孔介质区域内求解电势解。在此过程中，CONVERGE考虑了欧姆热耗散（即焦耳热）。CONVERGE准确预测了燃料电池对不同施加电压的响应，并复现了三条不同的极化曲线（活化极化、欧姆极化和浓差极化）。这些曲线代表了可能影响燃料电池性能的不同类型的电压损失。质子交换膜（PEM）燃料电池，也称为聚合物交换膜燃料电池，通过将氢气分解为质子和电子从而产生电流来工作。PEM电池性能依赖于严格平衡的电化学和传输过程，这使得这些设备对温度、压力、多孔介质、组分浓度和电荷转移系数等变量极为敏感。了解这些运行条件对电池性能的影响是提高燃料电池稳定性和效率的关键。我们对一个简化的PEM燃料电池模型进行了敏感性研究，以识别最关键参数并探索优化策略图3：PEM燃料电池示意图，展示了氢气与空气之间的化学反应如何产生电流。CONVERGE假设流动为层流，通过蒸发和冷凝模型计算多相流，并将共轭传热模型应用于电池膜以捕捉导热和对流现象。在阴极侧，我们应用了集总电化学模型，该模型目前在CONVERGE中以用户自定义函数（UDF）的形式实现。"集总"一词源于计算电流密度所用的电阻是通过对PEM所有层的电阻进行"集中"求和获得的（即膜、阳极和阴极催化层、气体扩散层、微孔层以及双极板）。这种简化的零维方法使我们能够在每个计算单元中求解更简单的代数非线性方程来计算电流密度，而无需求解完整的三维微分方程。将单个方程替换为一系列较小的非线性代数方程后，我们就可以开始迭代求解。通过这种方式，我们的模拟仍然能够获得完整三维模型的优势，但只需承担求解代数非线性方程的计算成本，从而实现更短的燃料电池模拟周期 。能斯特方程用于计算电化学单元的电势，并展示了反应物和产物浓度的变化如何改变电池电压。根据该方程，增加压力会提高电池电势。在我们的模型中，我们将PEM燃料电池阳极侧和阴极侧的压力均提高了0.5 bar，这立即提升了装置的功率输出。通过增加系统压力，我们提高了反应物组分的可用性，这抵消了有限的电流密度并带来更高的电压输出。图4：三种氧气条件下的极化曲线，氧气浓度越高输出功率越高自19世纪中叶诞生以来，燃料电池技术无疑已取得了长足进步，代表着高效、可持续能源的美好前景。然而，要在全球范围内实现这一前景，仍需克服设计、优化和运行方面的工程挑战。CONVERGE提供的一系列最先进的计算工具，使工程师和研究人员能够准确、高效地模拟复杂的燃料电池内部物理化学过程。感谢威廉·格罗夫和弗朗西斯·培根开创这项革命性技术并奠定进步的基础。如今，我们的工具将助力书写燃料电池发展的下一个篇章，为更绿色的未来贡献力量。[1] Iranzo, Alfredo, et al. “Numerical Model for the Performance Prediction of a PEM Fuel Cell. Model Results and Experimental Validation.”International Journal of Hydrogen Energy, 35(20), 2010, 11533–11550. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2010.04.129
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