マルチフィジックスシステムシミュレーションによるPEM電解槽開発

過去1年間で、世界の水電解装置による総電解容量は約60％増加し、導入済み容量は1.75 GWに達しました。市場では依然としてアルカリ電解槽 が主導的な地位を占めており、特に中国ではその比率が大部分を占めています。一方で、PEM電解槽の採用も拡大しており、特にヨーロッパや北米を中心に市場シェアを着実に伸ばしています。

PEM電解槽の主な利点は、高速応答、高い出力密度、低温動作であり、再生可能エネルギーとの統合に最適です。高い電流密度、精密な制御性、モジュール設計により、スケーラブルな産業用途だけでなく分散型エネルギーシステムにも対応できます。PEMシステムは有望な性能を持つ一方で、電解槽の設計、試験、最適化は依然として難しく、特に産業用途向けに規模を拡大する場合には多くのリソースを必要とします。こうした課題に対する有望な解決策として、先進的なシミュレーション手法が注目されており、研究者やエンジニアが複雑な電気化学的・熱力学的相互作用を正確にモデル化できるようになっています。

本研究では、AVLがPEM電解槽システムの設計、統合、および検証の開発プロセスにおいて、どのようにシステムシミュレーションを活用しているかを示します。シミュレーションフレームワークは、文献で報告されている実験データと厳密に照合され、モデルが実際の性能を正確に反映し、物質および熱の輸送や電気化学プロセスの動的挙動を捉えることを確認しています。このモデルは、概念設計や部品サイズの決定から始まり、さまざまな過渡運転シナリオに対応した制御機能の開発に至るまで、開発プロセスの各段階での活用性を示すために採用されました。本論文では、特にウォームアップ遷移、負荷点変化、ホットスタンバイ運転などの過渡ダイナミクスといった具体的なユースケースに焦点を当てて詳細に論じます。

PEM電解槽モデルの生成とシミュレーションは、モジュール型動的システムプラットフォームであるAVL CRUISE™ M上で行われました。全体のシステム構成は、StansberryおよびBrouwer [2] が報告したものと非常に類似していますが、本モデルでは追加の修正が加えられています。本システムは、天然ガスパイプラインへの注入用水素を生成するよう設計されており、圧力は70 bar、最大生成率は1 kg/h、目標純度は99.999 %です。PEM電解槽スタックは、活性面積200 cm²のセルを66個備えています。

図2はPEM電解槽システムモデルを示しており、主要な流路とコンポーネントについては以下でさらに詳しく説明します。アノード側では、タンクからの水がO₂/水分離器に入り、流量はバルブ5で制御され、液相比0.5を維持します。ポンプにより水は、導電率センサーに基づいてバルブ1およびバルブ2を通じて脱イオンフィルターを通るかバイパスされます。ウォームアップ時には、すべての流れがヒーターを通って目標温度に達し、その後電解が開始されます。その後、バルブ3およびバルブ4とポンプ速度で加熱が制御され、熱バランスが維持されます。酸素は分離器内で収集され、1.1 barで放出され、高圧運転時にはスロットル1で圧力が調整されます。

カソード側では、水素がH₂/水分離器Iで水から分離され、凝縮を防ぐために予熱され、その後、残留酸素を除去するためにDeoxo触媒を通過します。コンデンサーにより水蒸気が除去され、凝縮水はバルブ7を通じて再循環されます。水素は約99.9％の純度に達し、追加のPSA精製により最大99.999％まで高めることができ、最終的に70 barまで圧縮されます。起動時には、電解前に窒素パージを行い、不活性環境を確保します。

システムモデルは、StansberryおよびBrouwerによって報告されたデータと照合して検証され、シミュレーション結果は参照データと比較されました。すべての場合において、シミュレーション結果と参照結果との間には高い一致が認められ、セルおよびスタックの形状の不確実性、部品の経年状態、運転条件の変動によるわずかな差異のみが見られました（図3）。また、測定精度の限界や触媒活性の変動などの要因も、差異に寄与している可能性があります。

過渡起動プロセス

バーチャル環境内で制御機能を開発・キャリブレーションすることは、初期開発段階の設計を加速させ、高コストな実機試験の必要性を削減し、システムの潜在的な損傷を防ぐ上で重要なステップです。定常運転における制御戦略は比較的単純ですが、ウォームアップなどのプロセスに対する過渡制御の実装は、長い時間スケールが関与するため依然として困難です。シミュレーションを活用することで、これらの制御アルゴリズムを包括的にバーチャル的に検証・最適化でき、実機運転への移行をスムーズにするとともに、システムの安定性および全体効率の向上を図ることが可能になります。

本研究で用いられたウォームアッププロセスは、5つの段階で構成されています（図4）。第1段階では、システムのアノード側およびカソード側の両方を窒素ガスでパージし、カソード側に残留酸素が存在せず、アノード側に水素が残らないようにします。これは、残留ガスの存在が制御不能な副反応や効率低下を引き起こす可能性があり、特にシステム内で爆発性のH₂/O₂混合気が生成される危険があるため、安全性とシステム性能を確保する上で非常に重要です。第2段階では、ポンプと脱イオン装置を含む水流システムを確立します。脱イオンは、配管やタンク、その他のシステムコンポーネントなどから発生する可能性のあるイオン性汚染物質を除去するために必要な工程です。

第3段階では、アノード側の水温を徐々に上昇させるためにヒーターが作動されます。この際、温度勾配を考慮して制御された加熱が行われます。続く第4段階では、部分負荷運転で電気補助ウォームアップフェーズが開始されます。電解が始まると、反応の発熱性によりカソード側の温度が急速に上昇します。

第5段階、つまり最終段階では、システムが目標動作温度に達するとヒーターは停止され、電流が徐々にフル負荷まで増加されます。この段階では、能動冷却により熱安定性が維持され、水流温度が正確に制御されます。フル負荷での水素生成は、モード5に切り替えてからほぼ直ちに達成され（約7分）、熱力学的定常状態の安定性は14分後に確立され、ウォームアップシーケンスが終了します。

負荷変動

PEM電解槽における信頼性の高い負荷変動運転は、特に再生可能エネルギー駆動の水素生成において、過渡状態下でのシステムの安定性、効率、耐久性を確保する上で不可欠です。風力や太陽光の変動により電力入力が変動するため、電解槽の動的応答を理解することは、性能を維持し運転不安定性を防ぐ上で重要です（図5）。本研究では、PEM電解槽の運転負荷を体系的に低下させ、250秒間にわたり最低負荷限界である25％まで減少させた後、フル負荷状態に戻しました。負荷低下に伴い電解速度は比例して減少し、スタック内の発熱量も大幅に低下しました。この熱出力の減少により、アノード出口温度は55 °Cから約51 °Cまで低下しました。特に、アノード側のスタック入口温度は、精密なバルブ制御により常に50 °Cに維持されました。

アノード側のスタック入口温度と出口温度の差は、スタックを通る水流量によって間接的に制御されています。フル負荷運転時には、ポンプが定格速度で作動し、スタック温度差を5 °Cに維持します。ポンプ速度を下げるとスタック内の流量が減少し、水の滞留時間が長くなります。この滞留時間の延長により、水は運転中に生成される熱をより多く吸収し、出口温度が高くなります。一方、PEM電解槽の負荷を低下させると、システムを流れる電流が減少し、スタック内の発熱量も大幅に低下します。

この発熱量の減少により、能動的冷却の必要性が低下し、より受動的な熱管理が可能となります。しかし、スタック供給者によって指定された最低水流量を維持する必要があるため、スタック温度差は約1 °Cとなります。同時に、電流の減少に伴いセル電圧は上昇し、25％負荷時の約1.7 Vからフル負荷時にはほぼ2.1 Vに達します。

ホットスタンバイプロセス

ホットスタンバイ運転は、PEM電解槽における重要な運転モードの一つであり、特に可変再生可能エネルギーと組み合わせてLCOH（水素製造コスト）を最適化する際に重要です。このモードでは、電解槽は水素を生成せずに運転温度と圧力を維持し、数秒以内にフル運転を迅速に再開できる状態を保ちます。この準備状態により、システム部品の劣化や寿命低下を引き起こす熱サイクルが最小限に抑えられます。また、完全停止に比べて再加熱に必要な膨大なエネルギーを回避できるため、短時間の停止後にシステム運転を再開する際には特にエネルギー消費を削減できます。

仮想ホットスタンバイ実験は、PEMスタックをフル負荷の設定値まで上昇させ、セルを50 °Cまで加熱するために電流を一定に保つことから始まります。t = 10分で電流をゼロに下げ、電解を即座に停止させるとともに、供給水の加熱を防ぎます。その後、伝導および対流による熱損失によりスタック出口温度が低下すると、補助ヒーターが作動し、冷却用バルブ（バルブ3）が徐々に閉じられます。ヒーター出力は急速に上昇し、約0.7 kWで安定し、システム固有の熱損失を正確に補償して50 °Cの設定値を維持します（図6）。

完全停止を回避することで、ホットスタンバイ戦略は膜や触媒層への熱サイクルによる応力を最小限に抑え、部品の耐久性を維持するとともに、電流を再投入した際にほぼ瞬時に電解運転へ復帰できるようにします。

PEMELスタックウィザード

シミュレーションソフトウェア AVL CRUISE™ M は、幅広いモデル機能とシミュレーション能力を提供しており、その中にはスタックのモデリングとパラメーター設定を効率化するためのPEMELウィザードが含まれています。ガイド付きのワークフローにより、ユーザーは定常状態または過渡測定データを用いてスタックモデルを校正するための、構造化された直感的なプロセスをサポートされます。使いやすいインターフェースは既存のPEMELスタックコンポーネントにシームレスに統合され、パラメーターへのアクセスが容易で、スムーズな転送が可能です。ウィザードは最大14個の選択可能な入力項目にわたるパラメーター最適化を可能にし、ユーザーのデータセットに合わせた柔軟で精密な校正を実現します。さらに、モデル検証やチューニングを支援するため、パリティプロットや分極曲線などの高度な出力解析機能も備え、フィッティング精度やモデル挙動の把握を即座に行うことができます。この機能により、エンジニアは高精度なPEMELモデルをより効率的に開発でき、水素技術におけるイノベーションの迅速化に貢献します。

PEMELシステムジェネレーター

エンジニアリングにおける最大の課題の一つは、明確なモデリング手法の欠如であり、不完全な部品データによってさらに難易度が増すことが多い点です。

この課題に対処するため、私たちはPEMELシステムジェネレーターを開発しました。これにより、一貫性のあるスケーラブルな水素システムのモデリングが効率化され、手作業による設定を最小限に抑えることができます（図7）。

1. 水素生成出力: ジェネレーターは、まずシンプルな入力として目標水素生成出力（上位発熱量ベース）を受け取ります。これは、コンポーネントの適切なスケーリングを含む完全なシステムレイアウトを生成するための主要なパラメーターとなります。

2. 高度なモデル設定: ユーザーは主要コンポーネントの効率を設定することで、システム性能に影響を与える柔軟性を持っています。

   1. コンプレッサ効率: この値は水素コンプレッサに適用され、システムの運転圧力から貯蔵圧力まで水素を圧縮します。効率が高いほど、コンプレッサの電力消費が低減されます。

   2. AC/DCコンバータ効率: PEM電解槽（PEMEL）スタックは直流電圧を必要とし、一般的な電力網接続は交流を供給するため、AC/DCコンバータが必要です。この効率により、変換時の補助電力損失が決まります。

   3. PSA効率: 水素精製プロセスにおいて、乾燥は大きな課題となります。要求される水素純度を達成するためには、圧力スイング吸着（PSA）や温度スイング吸着（TSA）が使用されますが、いずれも顕著な電力損失を伴います。

   4. スタック運転点: システムは、通常スタックの特性によって定義される定格フル負荷点での運転を想定しています。ユーザーは「スタック電流密度」とそれに対応する「スタック電圧」を設定でき、これにより電気化学パラメーターが自動的に微調整され、正確なスタックモデリングが可能になります。

3. 境界条件: 最後の4つの入力は、システム内の境界条件を制御するためのものです。これには以下が含まれます。

   • スタック冷却液の入口温度

   • 水素乾燥第1段階におけるコンデンサー温度

   • システム運転圧力

   • 水素貯蔵圧力

4. KPIs: 主要性能指標の迅速な算出により、システム効率の全体像を把握できます。これらのKPIには以下が含まれます。

   • 各コンポーネント間の電力収支

   • 水素質量流量

   •  スタックおよびシステム全体の特定エネルギー消費量

5. サンキー図: システム内の電力収支を視覚的に表現するために、サンキー図が使用されます。これにより、システム全体のエネルギー分配や損失を分かりやすく直感的に把握できます。

ユーザーがすべての必要な入力を行い、主要性能指標（サンキー図に示される）が妥当かつ妥当性のある範囲であると判断されたら、［Finish］ボタンを押すことでシステムモデルを生成できます。生成されたレイアウトは初期構成として固定され、ユーザーにとって最適な出発点となります。さらに、特定のニーズや最適化目標に応じて、追加のアーキテクチャ修正を行うことも可能です。

生成されたモデルは、以下の3つの主要セクションで構成されます。

1. スタックおよびバランス・オブ・プラント（BoP）構成要素は、システム全体の物理的ハードウェアを表しており、熱力学的および電気化学的な計算がこの中で実行されます。これらの構成は、本ブログの前半で説明したシステムと非常に類似しています。

2. 制御コンポーネントは、ポンプ、バルブ、コンプレッサーなどを制御して、所望の運転条件を維持するという重要な役割を担っています。これらのコンポーネントによって、システムは効率的に動作し、設定されたパラメーターの範囲内に保たれます。

3. 圧力、温度、質量流量、電気化学パラメーターなどのすべての物理量や、その他の主要性能指標（KPI）は、モニターコンポーネントに送られます（図8）。これにより、包括的なオンラインモニタリングインターフェースを通じてリアルタイムで観測でき、システムの重要情報を一目で把握できます。さらに、セットアップには収束制御コンポーネントが含まれており、システムが定常運転点に到達したかどうかを示すことで、シミュレーション結果の信頼性を確保します。
   

本研究により、PEM電解槽の高度な動的モデリングは、主要な実験性能指標を高精度で再現できるだけでなく、運転柔軟性、制御戦略設計、長期耐久性の検討に関する有益な知見を提供することが示されました。文献データとの厳密な検証を通じて、開発サイクルのさまざまな段階における幅広いユースケースに対して、本モデルが適用可能であることが確認されました。スタック性能の低下や水素クロスオーバーの増加といった経年劣化の影響を組み込むことで、運転電流密度と部品寿命の間の重要な安全性および性能トレードオフが強調されており、例えばLCOHの評価において重要な考慮事項となります。

過渡挙動の全範囲を捉えることで、本モデルは定常状態解析では見落とされがちな動的現象を検討するための堅牢な基盤を提供します。これには、ウォームアップフェーズ、負荷遷移、ホットスタンバイ運転など、代表的な過渡ケースとして示されたシナリオが含まれます。効率、耐久性、安全性のバランスを考慮した最適運転領域を特定することで、本研究で提示したフレームワークは、信頼性の高いPEM電解システムの設計、スケールアップ、およびコスト効率の高い導入を加速し、再生可能エネルギー由来の水素インフラへの統合を支援する強力な手法となります。

参考文献

[1] M. & Company, 「ハイドロジェン・インサイツ 2024年9月版」, ハイドロジェン・カウンシル, 2024年.

[2] J. M. Stansberry および J. Brouwer, 「パワー・トゥ・ガス用途における60 kWプロトン交換膜電解槽の実験的動的運用」, International Journal of Hydrogen Energy, 45, 9305–9316, 2020.