【虹科案例】虹科数字化仪在氢燃料电池测试中的应用

ZBT 用于移动应用的两种不同燃料电池

氢燃料电池将在减少碳排放方面发挥重要作用，特别是在汽车、重型卡车和公共汽车等移动应用中。唯一的排放物是水蒸气，燃料是丰富的氢气，它可以通过可再生能源制造。然而，目前这种新兴技术价格十分昂贵。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。

虹科数字化仪M2i.4652

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，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。但是这些都只是理论上的，虽然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，但我们也很快意识到每秒速率的数据捕获并没有达到我们所需的精细度。”

ZBT主实验室的两个燃料电池测试站

“我们现在使用三台的虹科数字化仪，它们将我们的数据采集速率显著提高到每秒 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并以令人惊讶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并回答了燃料电池内部过程如何分布的问题。例如，这些测量对于避免动态运行中的局部供应不足和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，以实现我们显著降低燃料电池成本的目标。”

测量的关键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，同时保证相同的使用寿命。

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。

氢燃料电池技术

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。

燃料电池设计的变量

关键步骤是选择正确的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，但这同时也会增加重量和成本，特别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。另一个需要优化的因素是将废水蒸气从电池中排出，以防止它堵塞催化表面，还要注意有效地从电池中去除其他热量废物，以防止过热。

耐用性

测试台可以研究真实世界中燃料电池的运行条件，这些条件会随着时间的增加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。因此，对燃料电池耐用性的测试是至关重要的。

来源：虹科测试测量