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摘要該綜述首次將人工智能輔助模型、異質模型等新興模型納入討論范圍,為SOFC的多尺度設計和優化提供了新的思路。

  【儀表網 研發快訊】SOFC即固體氧化物燃料電池,作為一種高效、清潔的能源轉換技術,具有高效率、低排放、燃料選擇廣泛等優勢,是分布式發電和熱電聯供系統的理想選擇。圖1展示了SOFC的基本工作原理。然而,SOFC的性能和耐久性受到系統配置、堆棧結構、電極微觀結構等多方面因素的影響。傳統的實驗優化方法成本高、耗時長,而數值模擬則能夠快速、高效、經濟地優化SOFC及其系統。以往綜述工作缺乏針對實際問題的文獻分類,且未涵蓋人工智能輔助模型、異質模型等新興模型。這些新興模型對于加速大規模多物理場模型的求解和描述介觀電極行為具有重要意義。
 
圖1 固體氧化物燃料電池的工作原理
 
  西安交通大學化學工程與技術學院化工機械研究所吳震教授團隊聯合香港理工大學Meng Ni(倪萌)教授,在國際權威期刊《Chemical Reviews》(IF:51.5)發表題為《A Comprehensive Review of Modeling of Solid Oxide Fuel Cells: From Large Systems to Fine Electrodes》的綜述文章并被選為Supplementary Journal Cover封面文章。
 
  該綜述文章采用自上而下的方法,從系統、堆棧、單電池到電極的尺度,全面總結了SOFC模擬研究的最新進展。圖2展示了論文從系統、堆棧、單電池再到電極綜述的邏輯架構。論文首先介紹了SOFC的發展歷史、工作原理及當前面臨的挑戰,隨后詳細討論了SOFC系統模型、電池/堆棧模型和介觀模型的研究進展。特別值得一提的是,該綜述首次將人工智能輔助模型、異質模型等新興模型納入討論范圍,為SOFC的多尺度設計和優化提供了新的思路。最后,綜述提出了SOFC模擬研究面臨的挑戰和未來展望,強調了多尺度模擬在SOFC設計和優化中的重要性。該項研究不僅為研究人員提供了選擇合適模型的指南,還為SOFC數值模擬的未來發展指明了方向,推動了數值模擬在SOFC研發當中的深入應用。
 
圖2 SOFC多尺度模型的自頂向下綜述方法示意圖
 
  論文第一作者為西安交通大學化學工程與技術學院化工機械研究所吳震教授、朱鵬飛助理教授,通訊作者為香港理工大學Meng Ni(倪萌)教授。第一單位為西安交通大學化學工程與技術學院。論文受到國家自然科學基金,陜西省重點研發計劃,西安交通大學青年拔尖人才資助計劃等項目資助。
 
  吳震教授團隊長期圍繞固體氧化物燃料電池開展原創性研究工作,該項工作是團隊在Chemical Engineering Journal, 2022, 442: 136159、Applied Energy, 2022, 322: 119508、 Applied Energy, 2023, 349: 121655、 Applied Energy, 2020, 279: 115794、Journal of Power Sources, 2021, 512: 230470、eTransportation, 2020, 5: 100074上發表成果之后,在頂級期刊上發表的又一重要成果。

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