基于数值模型与人工智能的大型质子交换膜燃料电池收敛-发散流场多目标优化研究

针对大型商用质子交换膜燃料电池(PEMFC)流场设计中性能与排水能力的矛盾问题，研究人员创新提出收敛-发散(C-D)通道结构，结合计算流体力学(CFD)、人工神经网络(ANN)和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行多目标优化。结果显示优化后的C-D流场在净输出功率密度(Pnet)、氧气分布均匀性(σO2)及排水时间(t)等指标上均显著提升，为大型PEMFC流场设计提供了智能优化范式。

　　

随着全球对清洁能源需求的激增，质子交换膜燃料电池(PEMFC)因其高能量密度和零排放特性成为能源转换领域的研究热点。然而，当PEMFC活性面积扩大至商用规模(约300 cm²)时，传统流场设计面临氧气分布不均、排水能力下降等挑战，严重影响电池性能与耐久性。现有研究多聚焦小型PEMFC的离散结构优化，而丰田等企业推出的商用车型表明，开发适配大尺寸电池的高效流场已成为产业化的关键瓶颈。

天津大学的研究团队创新性地提出收敛-发散(C-D)流场结构，通过智能算法实现多目标协同优化。该研究首次将排水时间(t)作为核心指标引入优化体系，结合数值模拟与人工智能方法，解决了大型PEMFC流场设计中性能与排水效率难以兼顾的难题。相关成果发表于《International Journal of Hydrogen Energy》，为燃料电池商业化提供了重要技术支撑。

研究采用三大关键技术：1)建立三维两相CFD模型模拟大型PEMFC(活性面积268 cm²)的流体动力学行为；2)基于拉丁超立方采样(LHS)生成100组C-D通道结构参数组合；3)构建ANN代理模型耦合NSGA-Ⅱ算法进行多目标优化，最终通过TOPSIS决策法筛选最优结构。

物理几何
通过简化传统三维流场结构，设计具有周期性收缩-扩张特征的C-D通道。参数化分析表明，收敛角(θ₁)、发散角(θ₂)和喉部长度(L_throat)是影响性能的关键变量，优化后结构使氧气传输效率提升37%。

多目标优化
建立四个ANN模型分别预测P_net、σ_O2、t及压力降(ΔP)，决定系数R²均达0.99以上。Pareto前沿分析显示，优化后的C-D通道使净功率密度提升15.2%，氧气分布不均匀性降低28.6%。

水管理机制
独特的加速效应使液滴移除时间缩短至基准案例的42%，有效缓解了大面积电池的 flooding(水淹)现象。喉部结构产生的文丘里效应强制氧气向扩散层传输，阴极催化剂层(CL)的氧摩尔浓度标准差下降至0.12 mol/m³。

该研究实现了三大突破：1)首次将排水动力学参数纳入大型PEMFC流场优化体系；2)验证了简化结构在商用尺寸电池中的可行性；3)建立CFD-AI协同优化框架，计算效率较传统方法提升两个数量级。优化后的C-D流场兼具高性能(峰值功率密度1.12 W/cm²)与低制造成本，为燃料电池汽车(FCV)的规模化应用提供了创新解决方案。研究提出的多目标评价体系，特别是对水传输时间(t)的量化方法，将对下一代流场设计产生深远影响。