聚合物电解质燃料电池系统废气中氢摩尔分数的估计与控制研究

为解决燃料电池(FC)系统因氢气(H2)爆炸性带来的安全隐患，研究人员开发了基于软传感器(PLS模型)的废气H2摩尔分数(xH2,exh)和流量(n?exh)预测系统，并集成至FC-DynaMo仿真平台。通过控制空气旁通阀(ABV)开度，成功将xH2,exh控制在安全阈值(瞬时<8%、3秒平均<4%)，仅增加145-378W空压机功耗，为FCV和ENE FARM等应用提供了创新安全解决方案。

　　

氢能作为清洁能源的代表，其安全性一直是燃料电池技术发展的关键瓶颈。特别是聚合物电解质燃料电池(PEFC)系统在工作时，阳极排出的废气中可能含有高浓度氢气(H₂)，而H₂在空气中4-75%的浓度范围即具爆炸性。国际标准严格规定燃料电池车(FCV)排放的H₂摩尔分数(x_H2,exh)瞬时值需<8%，3秒平均值<4%。然而，直接监测这些参数面临传感器成本高、体积大等挑战，且相关安全研究文献寥寥无几。

针对这一难题，日本某研究机构团队在《International Journal of Hydrogen Energy》发表创新成果。研究人员构建了基于部分最小二乘法(PLS)的软传感器系统，通过FC-DynaMo仿真平台生成建模数据，动态预测净化阀(PV)出口的H₂摩尔分数(x_H2,PV)和摩尔流量(n?_PV)。关键技术包括：1)利用16个FC系统运行参数构建PLS模型；2)设计包含比例积分控制的空气旁通阀(ABV)调节系统；3)通过稳态(1-100kW)和动态(重载车辆工况)仿真验证性能。

研究结果显示，软传感器对x_H2,PV的预测平均绝对误差(MAE)为0.021-0.035，n?_PV的MAE为0.0023-0.0040 mol/s。当设定x_H2,exh控制目标为2%时，系统能有效将实际值维持在安全阈值内，仅需增加空压机(ACP)功耗145-378W（增幅78.9-344.1%）。特别值得注意的是，在净功率(P_net,set)<20kW的低负载工况下，控制系统能显著抑制因阴极排气量减少导致的H₂浓度骤升现象。

这项研究的创新性在于首次将软传感器与推断控制相结合，解决了PEFC系统氢安全监测的工程难题。相比传统硬件传感器方案，该方法具有成本低、响应快、易集成等优势。研究团队特别指出，当系统净功率>20kW时，由于阴极排气量与净化气流量比值增大，H₂超标风险显著降低，这一发现为优化控制系统能耗提供了重要依据。该成果不仅为"未来"(MIRAI)燃料电池车和"ENE FARM"家用系统提供了安全技术储备，其方法论还可推广至其他类型燃料电池的安全控制领域。