AVL FIRE™ Mにおける燃料電池および電解槽の先進自動キャリブレーション
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Peter Urthaler
Senior Development Engineer Software
分極曲線はセルの電圧および電流密度の関係を表します。信頼性の高いシミュレーションには、モデルの予測と、実験で導き出された分極曲線を正確に一致させることが不可欠です。キャリブレーションにより、さまざまな損失や現象を考慮しながら、モデルが燃料電池や電解槽の実際の挙動をより正確に予測することができます。単純化された解析モデルとは異なり、CFDモデルは実際の形状で動作するため、分極曲線を大幅に変化させることのない単純化を実現することは困難です。したがって、複雑な詳細を考慮するには、キャリブレーションを実際の形状に対して直接実行する必要があります。単一セルモデルであっても、フローパターン、物質移行、電気化学反応を正確に把握するには、中型から大型のメッシュサイズが必要です。その結果、分極曲線上の一点の計算には、計算の複雑性により数時間かかることがあります。燃料電池または電解槽モデルの最上部に最適化装置を使用することは、計算時間が長くなるため実用的ではありません。従来の最適化手法では、シミュレーション時間が大幅に伸長されます。別のアプローチでは、シミュレーションの実行中にパラメーターを調整します。シミュレーションが進むにつれて、モデルはそのパラメーターを調整して、実験的な分極曲線に一致させます。この動的キャリブレーションにより、個別の最適化ステップの必要性が最小限に抑えられます。
燃料電池モデルを較正するためには、典型的な分極曲線を解析しなければなりません。図1をご参照ください。この曲線で示されるパフォーマンスの低下は、特定の物理現象に起因する可能性があります。
- 燃料クロスオーバーと内部電流
- 反応速度（活性化）損失：電極における電気化学反応の反応速度に関連します。これは、反応物質（水素や酸素など）が電気化学反応に関与するために乗り越えなければならないエネルギー障壁を反映しています。
- 抵抗損失：主にイオノマー中のイオン伝導性とガス拡散層中の電気伝導性から生じます。
- 物質移行損失：反応物質拡散と生成物除去の制限から生じます。
FIRE Mのモデルキャリブレーションセットアップでは、較正したい特定のパラメーターを柔軟に選択できます。図2をご参照ください。パフォーマンスの低下ごとに、ユーザーは対応するパラメーターを選択して微調整できます。
これらの領域は単一の動作点では十分に把握できません。その代わりに、ユーザーは各パラメーターに対して動作点を定義し、曲線全体の多様なパフォーマンス特性を考慮しなければなりません。これらの動作点は同時に較正され、さまざまなパラメーターに関する情報を交換します。使いやすさを優先し、プロセスはわかりやすく設計されているので、ユーザーは較正したいパラメーターを選択し、同じ数の動作点を定義するだけです。重要な要件は、すべての動作点が同時に計算されることです。FIRE Mの内部の仕組みにより、残りのタスクを処理します。これには、適切な量の並列計算が開始されていることの確認、異なる動作点が定義されていることの確認、並列計算の調整、異なる動作点間の通信の管理、およびシームレスな実行の確保が含まれます。現在、動作点間の相互作用はファイルシステムを介して行われます。さまざまな動作点が同じファイルシステムツリーにアクセスできる限り、別々に計算を実行できます。このアプローチでは、同時に実行される限り、別々のワークステーションで異なる動作点を実行することも可能です。
図3において、かかるキャリブレーションの結果は一目瞭然です。この低温PEM型燃料電池の例では、イオン伝導度、カソードの基準交換電流密度、および貫通面の屈曲度のパラメーターに対応する3つの動作点が定義されました。また、このパラメーターは3つの動作点すべてを同時に計算するよう調整されています。
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