3D 스택 모델은 시스템 수준에서 중요한 진전을 이루었습니다. 3차원 표현을 통해 광범위한 CFD 시뮬레이션을 없이도 공간 불균일성이 스택 성능에 미치는 영향을 연구할 수 있습니다.
CRUISE M의 고체산화물 연료전지(PEMFC) 모델과 고체산화물 연료전지 및 전해조(SOxC) 구성 요소는 스택 거동을 3D로 완벽하게 반영하도록 확장되었습니다. 모든 3차원에서 공간 해상도를 구성할 수 있으며, 직선 또는 사선형 가스 채널 중에서 선택하고 병렬 또는 교차 흐름 중 흐름 유형을 지정할 수 있습니다. 불균일한 입구 흐름 조건은 음극과 양극 입구면의 두 가지 차원을 각각 다루는 전용 입력 맵을 사용하여 처리됩니다. 열 3D 스택 모델은 모든 종류의 스택 온도 조절을 설명하기 위해 자유롭게 구성할 수 있는 방식으로 CRUISE M의 액체 및 가스 네트워크에 연결할 수 있습니다. 결과 분석은 전체 3D 후처리, 전용 2D 절단, 사용자 정의 측정 위치에서의 시간 기반 데이터를 통해 지원됩니다.
공간 분할에 사용된 세그먼트 수를 기준으로 대표적인 모델 크기에 대한 CPU 시간 측정 결과, 0.25(50 세그먼트)에서 3(600 세그먼트) 범위의 실시간 요인을 보여줍니다.
PEM 연료전지 모델(PEMFC) 제너레이터는 CRUISE M 2022R1에서 처음 출시된 이후, 내장된 최적화 기술의 도움으로 측정 데이터를 기반으로 스택 모델의 매개변수화를 지원하도록 확장되었습니다. 이 버전의 CRUISE M에서는 스택 구성 요소뿐만 아니라 모델 실행에 필요한 모든 인프라 구성 요소가 자동으로 생성됩니다. 여기에는 폐쇄형 전기 회로, 양극 및 음극 공급을 위한 가스 네트워크, 플랜트 운영을 위한 제어 기능, 매개변수화에 사용되는 측정 데이터, 온라인 모니터링 및 결과 후처리를 위한 맞춤형 대시보드가 포함됩니다. 이 프로세스를 완료하면 참조 데이터를 가장 정확하게 나타내는 최적화된 모델 매개변수를 특징으로 하는 스택 구성 요소 모델을 추가로 사용할 수 있습니다. 연료 전지 모델 제너레이터를 통해 모든 과정이 완료되면, "실행"을 클릭하기만 하면 됩니다.
메탄올 및 에탄올과 같은 액체 연료로 고체 산화물 연료 전지(SOFC) 시스템을 작동할 때는 SOFC 스택에 공급하기 전에 연료를 기화시켜야 합니다. CRUISE M은 이제 기체 상태에서 액체 종의 증발과 응축을 지원합니다.
이제 5가지 가스 경로 구성 요소인 플레넘, 준치수 파이프, 제한, 가스 열교환기 및 가스 유량 손실 중에서 선택할 수 있습니다. 선택적으로, CRUISE M은 기체 흐름과 상호 작용하는 전용 액체 필름을 구성할 수 있는 옵션을 제공합니다. 필름 모델은 기체와의 대류 열 교환, 기본 벽으로의 전도성 열 전달, 증발/응축 시 소비/방출되는 잠열을 고려합니다. 필요한 모든 액체 속성은 속성 데이터베이스에서 제공합니다. 또한 가스 흐름에서 액체 방울이 갇히거나 운반 효과(carry away effect)로 인해 방울이 방출되어 필름 질량이 추가로 변경될 수 있습니다. 열 전달 및 증발/응축은 선택한 액체 특성 및 유동 조건의 영향을 받는 근본적인 물리적 고려 사항을 따릅니다. 필름의 포집과 방출 효과는 경험적 방식으로 모델링되어 있다는 점을 주목해야 합니다.
AVL FIRE™ M과 관련된 새로운 개발 사항도 있습니다.
기존 CFD 도구인 AVL FIRE™ M의 기존 PEM 연료 전지 분해 모델에 추가적인 화학적 분해 효과가 확장되었습니다. 이번 FIRE M 릴리즈를 통해 폴리머 전해질 막에 백금 밴드가 형성되는 것을 시뮬레이션할 수 있습니다. Pt 밴드의 형성은 실제로 음극의 촉매층에서 Pt가 손실되는 바람직하지 않은 결과에서 비롯된 것이지만, 일부 밴드 형성에 긍정적인 영향도 있습니다. 백금 밴드는 막에서 수소를 소모하여 음극 촉매층을 대량의 수소가 교차하는 영향으로부터 보호함으로써 기생 반응의 영향을 감소시킵니다.
구체적으로는 금속 백금이 용해되어 음극 촉매층에서 생성된 백금 이온이 멤브레인으로 확산되어 양극에서 나오는 교차 수소와 반응하여 고체 백금 결정체를 형성하는 원리입니다. 이로 인해 막 내부에 백금 밴드라는 촉매 표면이 형성됩니다. 백금 밴드의 위치와 크기는 온도, 전위 또는 농도와 같은 국소 작동 조건에 의해 결정됩니다. 백금 이온과 수소 사이의 반응 외에도 산소 및 수소 환원, 과산화수소 환원 및 Pt-용해와 같은 추가 반응이 새로운 촉매 표면에서 발생합니다.
FIRE M에서 사용할 수 있는 기존 촉매층 및 막 분해 모델과 결합하여 시간이 지남에 따라 연료 전지 성능 손실로 이어지는 전기화학적 활성 표면적(ECSA)의 감소를 공간적 및 시간적 세부 사항으로 분석할 수 있습니다. 예를 들어, FIRE M의 고유한 수치 방법 덕분에 수백 시간 동안 작동하는 가속-응력 테스트의 여러 전압 순환이 PEM 연료 전지의 성능 변화에 미치는 영향을 효율적으로 시뮬레이션할 수 있습니다.
이제 FIRE M의 연료 전지 모듈은 저온 PEM 수소 압축기 시뮬레이션을 위한 모델을 제공합니다.
전기화학적 수소 압축기(EHC)에서는 폐쇄된 시스템에서 전기 에너지를 공급하여 수소를 지속적으로 생산합니다. 프로세스는 원하는 압력(최대 700 bar)에 도달할 때까지 실행됩니다. 또한, EHC는 기존의 기계식 수소 압축에 비해 더 높은 효율성, 무소음, 작동 및 견고성 등 많은 장점이 있습니다.
설계: EHC는 PEM 전해조와 PEM 연료 전지의 조합입니다. PEM 연료 전지와 마찬가지로 수소는 양극 쪽에서 산화되어 수소 양성자와 전자를 생성하며, PEM 전해조와 마찬가지로 수소 양성자와 전자를 재결합하여 음극 쪽에서 수소를 생성합니다. EHC의 재료는 기본적으로 PEM 연료 전지의 재료와 동일합니다.
새로운 EHC 모델은 일시적 및 정상 주행 모드 모두에서 사용할 수 있습니다. 질량 및 열 전송 및 전기화학 프로세스에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있으므로 하드웨어 설계 기능, 막 및 GDL 재료 특성, 작동 조건이 성능과 효율에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다.
