燃料电池卡车供氢系统氢泄漏模拟与传感器布局优化研究

高压氢泄漏可能引发自燃甚至爆炸，对车辆安全构成严重威胁。来自国内的研究团队针对燃料电池卡车供氢系统，创新性地提出伪直径模型(Pseudo-diameter model)将高压泄漏转化为低压模拟，系统研究了泄漏位置、孔径和方向对氢扩散的影响，并构建故障数据库。通过非支配排序遗传算法(NSGA-II)实现传感器布局多目标优化，最终达成100%故障场景覆盖率和0.92?s平均检测时间，为氢能汽车安全设计提供重要技术支撑。

　　

高压氢气泄漏可能在没有点火源的情况下发生自燃(self-ignition)并导致爆炸，这使得泄漏检测成为保障车辆安全的关键。研究人员引入伪直径模型(pseudo-diameter model)，巧妙地将高压氢泄漏转化为低压泄漏模拟，有效消除了激波结构(shockwave structures)对模拟精度的影响。

通过详细研究泄漏位置、泄漏孔径(leak hole diameter)和泄漏方向(leak direction)对氢扩散和检测的影响，团队构建了氢泄漏场景的故障数据库(fault database)，并通过实验验证了数据的准确性。在传感器布局优化方面，研究设定了双重目标：最小化检测时间(minimizing detection time)和最大化故障场景覆盖率(maximizing fault scenario coverage)，创新性地采用基于非支配排序遗传算法II(nondominated sorting genetic algorithm II, NSGA-II)的多目标优化方法。

研究结果揭示：泄漏孔径和方向对氢扩散和检测时间具有显著影响，而泄漏位置的影响相对较小。经过优化的传感器布局方案，可实现100%的故障场景覆盖率和0.92秒的平均故障检测时间，为燃料电池卡车(fuel cell truck)的氢安全监测提供了重要技术方案。