講座報(bào)告主題：基于機(jī)理-數(shù)據(jù)混合模型的質(zhì)子交換膜燃料電池梯度化多孔電極設(shè)計(jì)
專(zhuān)家姓名：邢磊
日期：2023-10-25 時(shí)間：19:00
地點(diǎn)：能源研究院1517報(bào)告廳（線(xiàn)下）+騰訊會(huì)議（線(xiàn)上）
主辦單位：能源研究院
主講簡(jiǎn)介：邢磊博士畢業(yè)于英國(guó)紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)獲博士學(xué)位，先后在伯明翰大學(xué)、牛津大學(xué)等世界知名高校從事博士后研究，現(xiàn)任英國(guó)薩里大學(xué)化工與過(guò)程工程系教授，主要從事質(zhì)子交換膜燃料電池?cái)?shù)值模擬研究，包括多尺度、多物理場(chǎng)、兩相流模型，多孔電極的梯度化設(shè)計(jì)、新型流道設(shè)計(jì)，著力于強(qiáng)化燃料電池內(nèi)的傳質(zhì)、傳熱和電化學(xué)反應(yīng)，為提高電池性能、提高電池壽命和降低成本提供工程理論支持。邢磊博士目前的研究興趣圍繞化工循環(huán)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)（circular economy system）的多物理場(chǎng)建模和多目標(biāo)優(yōu)化，其中包括燃料電池、電解水制氫和CO2捕集與轉(zhuǎn)化等多個(gè)化學(xué)/電化學(xué)反應(yīng)器過(guò)程模擬與集成，以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模和人工智能（AI）的技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析和輔助決策，著力于未來(lái)化工產(chǎn)業(yè)的凈零（Net Zero）碳排放。邢磊博士開(kāi)展了橫跨化工、能源、數(shù)據(jù)科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的跨學(xué)科研究，拓展了傳統(tǒng)化工反應(yīng)器建模方法的邊界，大幅提高了大尺度復(fù)雜模型的計(jì)算速率，為化工過(guò)程模擬和系統(tǒng)集成及動(dòng)態(tài)優(yōu)化提供了新的思路和方法。累計(jì)發(fā)表期刊論文96篇（第一/通訊作者期刊論文48篇），著作章節(jié)4章，授權(quán)專(zhuān)利3項(xiàng)，累計(jì)被引3100余次，h-index 30。研究專(zhuān)長(zhǎng)：燃料電池、電解水制氫和CO2捕集與轉(zhuǎn)化等多個(gè)化學(xué)/電化學(xué)反應(yīng)器過(guò)程模擬與集成。
主講內(nèi)容簡(jiǎn)介：使用鉑基合金作為氧還原反應(yīng)（ORR）的催化劑以及膜電極組件（MEA）內(nèi)電流密度的不均勻分布導(dǎo)致高成本和低耐久性，這極大地阻礙了PEMFC的廣泛應(yīng)用。對(duì)于在不同負(fù)載下運(yùn)行的PEM燃料電池，所需的活性和質(zhì)量傳輸速率是不同的，因?yàn)榉磻?yīng)物和產(chǎn)物在MEA內(nèi)分布不均勻。因此，合理設(shè)計(jì)具有功能組分空間分布的MEA，特別是多孔電極，有助于減少貴重組分的使用，提高電池性能，實(shí)現(xiàn)電流密度和熱量的均勻分布。為了在不犧牲電池性能的情況下降低成本并提高電流均勻性，我們研究了氣體擴(kuò)散層（GDL）和催化劑層（CL）內(nèi)功能成分的分級(jí)設(shè)計(jì)，例如Pt負(fù)載，離聚物負(fù)載，電極孔隙率等，沿貫穿平面和面內(nèi)方向以及操作參數(shù)的空間變化，即溫度和壓力，以及多個(gè)設(shè)計(jì)變量的相互作用。我們開(kāi)發(fā)了基于物理的復(fù)雜模型，然后在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證后用于生成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模的數(shù)據(jù)庫(kù)。因此，基于物理的仿真和基于機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的代用模型被集成在一起，以構(gòu)建復(fù)雜的混合模型，其中結(jié)合了多物理場(chǎng)和多相流仿真，基于ML的代用建模，多變量和多對(duì)象優(yōu)化。結(jié)果表明，該方法在PEM燃料電池多孔電極的功能梯度設(shè)計(jì)中高效準(zhǔn)確。
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