用数字化仪进行氢燃料电池测试

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用数字化仪进行氢燃料电池测试

一、虹科SPECTRUM 的数字化仪卡通过提供详细的真实数据来改进氢燃料电池技术

一种新的计算机模型承诺在研究中具有重大的成本和时间优势

氢燃料电池将在减少碳排放方面发挥重要作用，特别是对于汽车和重型卡车和公共汽车等移动应用。唯一的排放物是水蒸气，燃料是丰富的氢气，可以使用可再生能源制造。然而，目前，这种新兴技术价格昂贵。位于德国杜伊斯堡的氢燃料电池中心 ZBT GmbH 正在进行一项研究项目，以改进氢燃料电池的设计。在创建了燃料电池的计算机模型后，他们使用 虹科Spectrum Instrumentation 的 8 通道数字化仪M2i.4652在测试台上分析不同燃料电池的性能，提供真实数据以改进虚拟电池模型。

图 1：ZBT 用于移动应用的两种不同燃料电池

燃料电池系统模拟和控制小组负责人 Sönke Gössling 解释说：“燃料电池的计算机模型非常复杂，因此我们可以调整影响其性能的许多变量，看看哪些变化可以提高性能。但是，这些都是“这只是理论上的，因此测试台使我们能够看到现实世界参数的变化如何影响性能。我们很快意识到每秒速率的数据捕获并没有为我们提供所需的精细细节水平。”

图2：ZBT主实验室的两个燃料电池测试站

“我们现在使用三台 虹科 Spectrum 数字化仪，它们将我们的数据采集速率显着提高到每秒 3 兆样本，并同时拥有 20 个数据通道。这使我们能够分析动态阶跃变化以及以难以置信的速度分析叠加的高频“

这些测量可以深入了解燃料电池内部的过程。他们回答了燃料电池内过程如何分布的问题。例如，这对于避免动态运行中的局部供应不足或以集中方式优化运行条件至关重要。如果可以用数据验证计算机模型，则模型预测的可靠性通常会增加。因此，开发和优化过程可以越来越多地以虚拟方式进行，这有望带来巨大的成本和时间优势。Gössling博士 说：“用现实世界的结果验证预测是科学方法的重要组成部分，将真正帮助我们改进燃料电池设计，以实现我们显着降低燃料电池成本的目标，

发展的核心是沿燃料电池阴极路径的所有组件的正确动态映射。在这些模型的基础上，开发了一种预测控制模型，用于控制压缩机、节气门以及燃料电池负载之间的相互作用。这用于优化燃料电池的整体运行，以提高效率，同时保持相同的使用寿命。

通过使用基于模型的控制方法和定制的燃料电池动态模型，包括外围设备，燃料电池的优势得到最佳利用。一方面，燃料电池的工作点可以选择尽可能的节能；另一方面，燃料电池的运行参数依赖策略能够扩大其运行范围，从而避免使用寿命缩短。

二、氢燃料电池技术

图 3：氢燃料电池示意图

燃料是氢气，它在催化剂（通常是铂）的帮助下与空气中的氧气发生反应。该反应产生电力，利用热量和水蒸气的副产品为车辆或其他设备提供动力。在将燃料中的化学能转化为电能方面，燃料电池比基于燃烧的技术效率更高。此外，氢可以通过可再生电力的电解生产，因此可以成为无碳排放能源转型的一部分。

氢气被送入燃料电池的阳极，而空气被送入阴极。阳极上的催化剂将氢原子分离成质子和电子，它们通过不同的路径到达阴极。电子通过外部电路，产生电流。质子通过电解质迁移到阴极，在那里它们与氧气和电子结合产生水和热量。

三、燃料电池设计的变量

关键决定是选择燃料电池的尺寸以获得最佳输出。由于催化剂表面积较大，因此较大的电池可提供更多的功率输出，但这会增加重量和成本，尤其是在铂作为典型催化剂的情况下。调整燃料电池堆中电极之间的间距并改善通过电池的气体流量可以改善催化反应，从而提高性能，而不是增加尺寸。另一个被优化的因素是废水蒸气从电池中流出，以防止它堵塞催化表面。还必须有效地从电池中去除其他热量废物，以防止过热。

四、耐用性

测试台可以研究真实世界的运行条件，这些条件会随着时间的推移影响燃料电池的性能。其中包括由启动和停止引起的负载条件变化，以及应对车辆运行时的极端温度和湿度。这些可能会随着时间的推移对燃料电池系统材料的机械稳定性造成压力。这一点很重要，因为燃料电池应用需要较长的使用寿命。例如，美国能源部已将燃料电池系统在实际运行条件下的使用寿命设定为轻型汽车 8000 小时、重型卡车 30000 小时和分布式电力系统 80000 小时的最终目标。