摘要
固体氧化物燃料电池是通过燃料与氧化剂的电化学反应直接产生电能和热能的能量转化装置。由于固体氧化物燃料电池发电效率高、污染物排放水平低等优点，被认为是一种清洁低碳、安全高效的发电方式。固体氧化物燃料电池具有多种不同的结构，其发电规模覆盖几十瓦至百兆瓦，应用场景十分广泛。 对于平板式单电池来说，通常一片电池可以产生0.5～1V的电压，为了产生足够高的电压，需要将若干单电池堆叠起来形成串联结构即电堆。然而电池的堆叠带来了一些困难的技术问题。除了电池内部流道的结构，电堆配气结构的参数也是燃料电池堆设计中的关键问题，电堆中如果燃料气和氧气分布不均匀，将会直接影响电池的电化学反应速率。除此之外，电堆配气结构还需要保证结构的紧凑性，如果表面积过大会产生一定的热量损失，影响发电效率。因此电堆配气结构的设计十分重要。 对于固体氧化物燃料电池电堆多物理场耦合仿真，虽然计算结果可能比较精确，但是需求的计算资源比较大，目前的工作也只做到单堆的多物理场仿真。但是对于系统级的多电堆来说，多物理场仿真是比较困难的，成本也比较高，所以我们需要提出合理的假设条件，简化仿真的难度。首先可以从单流场的角度出发，验证气体分布的均匀性，从而改进相对应的配气结构，这样就大大减少了计算资源。 由于电堆所需空气的量远大于氢气，所以首先需要保证电堆中空气分配的均匀性。本文建立了6kW电堆集成结构以及空气配气结构的数值模型，设计正交试验方案进行仿真，将CFD模拟得到的数据用于建立BP神经网络模型。先利用正交因素极差分析，从集成电堆出口均匀度的角度出发，得到最优的配气结构参数组合。在最优配气结构的基础上，综合考虑了电堆配气结构整体表面积和均匀度，利用神经网络预测和分析一级和二级入口缓冲腔对于表面积和均匀度的影响。以期望在均匀度合理的范围内，尽量减小电堆配气结构表面积，控制热量的损失，从而提高燃料电池堆的发电效率和使用寿命，也为将来成功设计和运行大功率电堆提供参考。
NETL