Brennstoffzelle: Simulation mit konzentrierten Parametern mit Simcenter Amesim

Feb. 21, 2025 | Simulation Software

Brennstoffzellen gewinnen im Bereich der sauberen Energieerzeugung zunehmend an Bedeutung, da sie elektrische Energie mit immer höheren Wirkungsgraden und null Emissionen liefern können. Ihre Entwicklung und Integration in komplexe Systeme erfordert jedoch fortschrittliche Simulationswerkzeuge, die die Auswirkungen verschiedener Parameter auf das Gesamtsystem analysieren können.

Simcenter Amesim ist ein effektives Werkzeug zur detaillierten Verhaltensanalyse von Brennstoffzellen-Stacks und der gesamten Systeme, in die sie integriert sind. Es ermöglicht Untersuchungen zur Dimensionierung sowie zur Analyse des Einflusses von Gaskonzentrationen oder der Eigenschaften der Kathode auf die Systemeffizienz.

Herausforderungen bei der Entwicklung von Brennstoffzellen

Die Entwicklung und Optimierung von Brennstoffzellen erfordert die Berücksichtigung verschiedener multidisziplinärer Aspekte, darunter:

  • Zellen-Layout: Die Konfiguration des Stacks beeinflusst sowohl die Gesamtleistung als auch die Verteilung der elektrochemischen Reaktionen.
  • Einfluss der Gasdiffusionsschichten (GDL – Gas Diffusion Layer): Eine korrekte Dimensionierung und Charakterisierung der GDL ist entscheidend, um eine optimale Versorgung mit Reaktionsmitteln sowie ein effizientes Wassermanagement zu gewährleisten.
  • Thermisches Management: Informationen über die Verteilung der thermischen Leistung an verschiedenen Stellen der Brennstoffzelle sowie die entsprechende Temperaturkontrolle der Materialien sind essenziell, um Effizienz und Lebensdauer des Systems zu maximieren und Materialdegradation zu vermeiden.

Abb. 1 – Darstellung einer Brennstoffzelle

Wie Simcenter Amesim die Entwicklung von Brennstoffzellen unterstützt

Simcenter Amesim ist eine multi-phsikalische Simulationsplattform, die die Verhaltensanalyse von Brennstoffzellen ermöglicht und ein geeignetes Tool für folgende Bereiche darstellt:

1. Energieeffizienz-Analyse

  • Bewertung der Systemeffizienz unter verschiedenen Betriebsbedingungen.

  • Modellierung der elektrochemischen Reaktionen zur Leistungs-Optimierung.

2. Optimierung des Thermomanagements

  • Untersuchung von Kühlstrategien zur Sicherstellung optimaler Betriebstemperaturen.

  • Analyse der Wärmeentwicklung zur Verbesserung der Lebensdauer der Komponenten und zur Vermeidung des Membranabbaus.

3. Simulation der Systemdynamik

  • Modellierung der Reaktion der Brennstoffzelle auf Belastungsschwankungen.

  • Simulation von Start- und Stopp-Szenarien zur Gewährleistung eines sicheren und stabilen Betriebs.

4. Untersuchung der Integration mit verbundenen Subsystemen

  • Simulation der Wechselwirkungen zwischen Brennstoffzelle, Wasserstoffspeichersystem und Leistungskonvertern.

  • Bewertung des Einflusses von Änderungen der Versorgungsparameter auf das dynamische Verhalten der Brennstoffzelle.

Dynamisches PEM Brennstoffzellen-Stack-Modell mit Simcenter Amesim.

Abbildung 2 zeigt ein PEMFC-Stack-Modell, dessen Erstellung mit den Simcenter Amesim-Bibliotheken erfolgte. Damit können dynamische Systemanalysen durchgeführt und durch parametrische Studien die Auswirkungen bestimmter Schlüsselparameter auf die Polarisationskurve bewertet werden.

Abb. 2

Das detaillierte Modell umfasst:

  • Membran: Modellierung der elektrochemischen Reaktionen unter Berücksichtigung der Dynamik der Doppelladungsschicht sowohl an der Kathode als auch an der Anode. Dadurch wird der entsprechende Anteil der erzeugten Energie berechnet. Zudem kann das Modell den Einfluss der molaren Konzentration von O₂, H₂ und H₂O auf den Spannungsabfall bewerten.
  • Versorgungssystem für Wasserstoff und Luft: Modellierung von Gasströmen und deren Diffusion durch GDLs.
  • Thermomanagementsystem: Das Zellmodell integriert das Verhalten des gesamten Stacks und liefert als Output die gesamte erzeugte Wärme. Diese kann während der Simulation mithilfe verschiedener Kühlstrategien abgeführt werden, um eine optimale Betriebstemperatur zu gewährleisten.

Durch Simulation können die Systemleistungen in Abhängigkeit von der Stack-Konfiguration, den Materialeigenschaften und den Betriebsbedingungen bewertet werden.

Die Brennstoffzellen sind elektrisch in Serie geschaltet, während der Gasfluss modelliert wird, indem eine parallele Verbindung berücksichtigt wird.

Während der Simulation ist es möglich,

  • die Bilanz der Spezies an verschiedenen Punkten des Systems zu analysieren: Einlass, Auslass und Elektroden;
  • die Diffusion der reaktiven Spezies durch die Gasdiffusionsschicht (GDL) zu überwachen;
  • weitere Simcenter Amesim Modelle zur Steuerung der Subsysteme zu integrieren (z. B. Kompressoren, Befeuchter, Kühlsysteme).

Simulationsergebnisse

In Abbildung 3 ist die Polarisationskurve bei verschiedenen Betriebsbedingungen der Brennstoffzelle dargestellt und in Abbildung 4 werden Spannung, Leistung und die im Zell-Stack dissipierte Energie gezeigt.

Abb. 3

Abb. 4

Abbildung 5 zeigt hingegen den Einfluss der Dicke der GDL auf der Kathodenseite: Je dünner die GDL-Schicht, desto leichter erfolgt die Diffusion von O₂ und desto höher ist die Stromdichte.

Abb. 5

Es ist auch möglich, den zeitlichen Verlauf der verschiedenen Systemgrößen aufzuzeichnen, um während der Simulation zu überwachen, wie sich die Spannung oder die Gaskonzentrationen bei unterschiedlichen Stromstärken verändern.

Abb. 6

Wettbewerbsvorteile von Simcenter Amesim

Simcenter Amesim bietet eine Reihe fortschrittlicher Werkzeuge für die Entwicklung von Brennstoffzellen, darunter:

  • Vorkonfigurierte Bibliotheken: Spezifische Modelle für elektrochemische Simulationen und Thermomanagement.
  • Intuitive Benutzerschnittstelle: Reduzierte Einrichtungszeit und schnelle Validierung von Modellen.
  • Multidomain-Simulationen: Möglichkeit, die Brennstoffzellen-Simulation mit anderen Systemkomponenten zu integrieren.
  • Erweiterte Optimierung: Werkzeuge für Sensitivitätsanalysen und Parameteroptimierung.

Schlussfolgerung

Der Einsatz von Simcenter Amesim für die Simulation von Brennstoffzellen beschleunigt den Entwicklungsprozess, senkt die Kosten und verbessert die Gesamtleistung des Systems.

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