AVL CRUISE™ Mにおける高温PEM燃料電池モデル

  • Blog

Christoph Pötsch, Principal Development Engineer

View Profile on

燃料電池と電解槽の世界において、革新的な技術が誕生しました。プロトン交換膜(PEM)をセパレーターとして使用し、60〜80°Cの適度な温度で動作します。LT-PEM技術は、低温反応による高効率と、水が唯一の反応生成物であるという利点で評価されました。しかし、最適な条件を常に要求する消費性向の強さも知られていました。特に、高純度の水素を必要とし、湿度と温度の厳密な調整を求める点に注意が必要です。後者は、必要とされる大きな熱交換面積のために特に困難です。

そこで、PEMに120〜200°Cの高温で動作するHT-PEMという新手の技術が追加されました。高温の即時の利点は水の特性に由来し、水は自然に気体状態で存在します。その結果、洪水を防ぐための水管理が不要で、氷点下の温度での保管も問題ありません。環境との温度差が大きいため、より簡単な冷却システム設計が可能となり、廃熱は定置型アプリケーションでの熱電併給プロセスに利用することもできます。さらに、高温PEM燃料電池は、炭化水素やアンモニアなどのさまざまな燃料を、事前に水素豊富なガスに改質することで消化できます。この利点は、HT-PEMがその従兄弟である固体酸化物燃料電池と共通しています。一方で、問題点としては、スタックを動作温度にするには起動時間が長く、スタックに追加の外部加熱が必要になるということです。現在の研究段階では、HT-PEMのバリアントは低い電力密度を特徴としており、LT-PEMと比較してスタックの体積と重量が大きくなります。さらに、電極にはより高いプラチナ含有量が必要であり、これが直接コストに反映されます。

両方の技術はその価値を証明しており、それぞれが用途に応じて適用されています。成果は時間が明らかにするでしょう。確かなことは、AVL CRUISE™ Mがどちらの技術の旅もサポートする準備ができているということです。

gl_ast_image_blog-header_template_07_24.jpg

リリース2024 R1では、CRUISE Mが確立されたPEM燃料電池スタックコンポーネントにHT-PEM専用モデルを提供します。これにより、CRUISE Mのマルチドメインやマルチスケールスタックモデリングアプローチの基本的な機能と利点をすべて継承します。電気化学モデルは、ネルンスト方程式の定式化とバトラー・ボルマー方程式に基づく活性化損失、およびオーミック損失と輸送損失の計算を考慮しています。これらの個々の現象については後述します。専用の反応物クロスオーバーモデルによって、全体像が完成します。

HT-PEMのモデリングは、LT-PEMと比較して、パラメータ化が難しい複雑な現象(例えば膜の一時的な水吸収や液体水の形成と除去など)を除外することで、いくつかの点で簡素化を図ります。膜の加湿効果がないことで、電気化学モデルの挙動と境界条件の変化に対する感度が明らかになります。モデルの開発と検証の過程で、HT-PEMシステムの予測精度を向上させるために、いくつかの電気化学モデル定数を特定しました。これにより、LT-PEM燃料電池および電解槽の対応するモデルも強化されます。次のセクションでこれを確認できます。

HT-PEMモデルは、異なる温度、供給ガス濃度、および供給質量流量での定常状態の分極曲線を含む文献データで検証されています。この包括的なデータセットにより、電気化学エンジニアは、オーミック損失、活性化損失、および輸送損失を含む主要な関連損失の寄与を調査することができます。

主要な動作パラメータの1つであるスタック温度から見ると、参考データには130〜180°Cの温度範囲での4つの分極曲線が含まれていることが分かります。図1aは、セル電圧に対する実験(点)とシミュレーション(線)の比較を示しており、良好な一致を示しています。温度が高いほどスタック効率が向上します。この傾向の根本原因を解明しましょう。バーチャルツインは、図1bに示されているように、個々の損失寄与の詳細な分析を提供します。活性化過電圧(下の線)はすべての温度で類似しており、主な違いはオーミック損失に見られます。一般に、オーミック損失は電流密度に比例して増加します。その勾配であるオーミック抵抗は、スタック温度が高いほど小さくなります。モデルでは、この傾向はSDTのプロパティデータベースを介して定義される温度依存性イオン伝導率によって示されます。

gl-ast_image-web-blog-high-temperature-fuel-cell-01_07-24_v2.png.
図1 : Variation of stack temperature, experiment (dots) vs. simulation (lines)

スタックが、空気ではなく純酸素をカソード供給ガスとして動作する場合、電気化学モデルがネルンスト電圧とバトラー・ボルマー方程式における反応物濃度を考慮しているため、そのようなシナリオをシミュレートすることが可能です。対応する結果は図2aに示され、測定値と比較されています。図2bの損失分析は個々の寄与を示しており、オーミック抵抗は両方の曲線で同一であるため表示されていません。反応物濃度が高いほど、ネルンスト電圧損失と活性化損失の両方が減少します。これにより測定値に示されるセル電圧の挙動が決定され、モデルに反映されています。

gl-ast_image-web-blog-high-temperature-fuel-cell-02_07-24_v2.png.
図2 : Variation of cathode feed gas composition, experiment (dots) vs. simulation (lines)

オーミック損失や活性化損失を確認したい場合、輸送損失を見るために、各分極曲線に対して一定の質量流量を特徴とする空気供給の変動を調査します。これは、0.4 A/cm²の電流密度での化学量論比によって定義されます。結果は図3に示されています。高(赤)および中(青)の流量では、システムに十分な反応物が供給されます。中流量では、高電流密度でわずかな電圧降下が観察されます。最低流量(緑)では、反応物の不足による電流密度の制限が測定値に見られ、モデルにも反映されています。

gl-ast_image-web-blog-high-temperature-fuel-cell-03_07-24.png
図3 : Variation of cathode feed gas flow rate, experiment (dots) vs. simulation (lines)

前に示された結果の品質は、かなりの時間と労力をかけてのみ達成できますが、CRUISE Mのパラメータ化ウィザードのような自動ワークフローを使用することもできます。HT-PEMモデルの開発と検証には後者を選びました。2024 R1でウィザードワークフローが大幅に改訂されたことが役立ちました。以下のビデオは、ワークフローに既に精通しているシミュレーションエンジニアを対象としており、最も重要な改良点を紹介します。

動画ファイル

高温PEM燃料電池は、従来の低温燃料電池に代わる大きな選択肢です。これらは最大200°Cの温度で動作し、供給される水素の不純物に対して感度が低いことが知られています。CRUISE Mは、この技術に新しいHT-PEMFCモデルで取り組んでおり、自動パラメータ化ウィザードを駆使して、モデルはさまざまな温度、供給ガス濃度、および供給質量流量比を含むさまざまな動作条件で検証され、優れた一致を示しています。

最新の情報をお見逃しなく

シミュレーションのブログシリーズをご覧ください。今すぐ登録して最新情報を受け取りましょう。

テーマについてさらに詳しく知る

Fuel Cell Simulation
Simulation and Modeling of Solid Oxide Fuel Cells (SOFC) and Electrolyzers (SOEL)

With the demand for non-fossil energy, solid oxide fuel cell systems and electrolyzers have taken their place in stationary power generation. Their advantage is obvious: They are local, well-scalable and highly efficient systems. 

PEM Fuel Cell Simulation - AVL FIRE™ M
Simulation and Modeling of PEM Fuel Cells

To develop a truly efficient and durable polymer electrolyte fuel cell (PEM) system , engineers must have insight into the basis of the system - the cell. The transport of hydrogen and oxygen, the electrochemical reaction processes, the membrane structure, the aging mechanisms, the supply of each cell  in the fuel cell stack, and much more are ...

AVL CRUISE™ M
AVL CRUISE™ M

データは、従うべきコンセプトを明確に決定するための確信を与えてくれます。モビリティコンセプトを複数の要因に関して同時に評価する場合、確かなデータ基盤は特に重要です。これこそまさにAVL CRUISE™ Mが果たす役割です。

最新のシミュレーションのブログ記事をお見逃しなく

シミュレーションのブログシリーズをご覧ください。今すぐ登録して最新情報を受け取りましょう。

CAPTCHA
この質問はあなたが人間の訪問者であるかどうかをテストし、自動化されたスパム送信を防ぐためのものです。
By clicking on submit, you give consent to the use of the data you provided to process your request and to receiving communication in connection with your request/registration.
Please click here to view the AVL Privacy Policy.