构建新型团聚物模型研究质子交换膜燃料电池阴极催化层中微观流体传输机理

Abstract: The researches that aim to overcome several factors including the oxygen transfer rate are rather lower and bad catalyst utilization. Catalyst layer optimization can help to understand and improve the oxygen transport and reaction process, and then increase the catalyst active area and improve fuel cell performance. But recent method takes the complex formula and calculate extremely time-consuming, no formula to link the catalyst layer structure with agglomerate model. The proposed project, based on the model that sponsored at PhD period, plans to derive the agglomerate model for a true catalyst layer by tracing the movement and reaction of the oxygen within its agglomerates using two independent random processes. This formula can save computational cost and exactly describe the transient process of the oxygen diffusion and reaction. Then, after optimize the catalyst layer structure properties; calculate the average oxygen reaction rate、electrochemical reaction rate、oxygen concentration distribution to predict catalyst utilization and cell polarization characteristics. It will realize high oxygen transfer and proton transfer; the catalyst utilization can take higher efficiency and durability. In the end, research on the influence of Ionomer (Nafion) in catalyst layer structure and property, determine the best preparation condition. The research in the project will not only help to perfect agglomerate model, and also help to understand deeply of the catalyst complicated system and relationship of “structure optimization - perfect preparation - good performance”.

本项目以改善质子交换膜燃料电池阴极催化层的氧气传输速率慢，催化剂利用率低等问题为出发点，研究如何通过优化催化层结构来促进氧传递和还原反应，增大催化剂活性面积。针对现有的研究算法复杂，计算耗时，模型参数未关联催化层结构的几何描述等缺陷。在项目申请人前期研发的模型基础上，将孔隙内氧气传输和还原反应看为两个独立的随机过程，构建结合真实催化层结构的新型团聚物模型，从而提升了计算效率，并准确描述了氧气传输及电化学反应的瞬态过程。其次，通过对催化层独特形态和结构参数的调控，计算氧气传输速率、电化学反应速率和氧气浓度分布，得出催化剂利用率和电池的极化特性间的函数关系。以期实现较高的传质、质子传输、催化剂利用率。最后，考察电解质（Nafion）对催化层结构和性能的影响，确定最佳制备条件。本研究将改进并完善基于真实催化层的团聚物模型构建，并对催化层复杂体系的“结构优化-最佳制备-性能提升”提供理论依据。

本项目以改善质子交换膜燃料电池阴极催化层的氧气传输速率慢，催化剂利用率低等问题为出发点，围绕燃料电池催化层的仿真模拟展开，较为系统地研究了燃料电池催化层微观结构特性，通过优化催化层结构促进氧传递和还原反应，增大催化剂活性面积。本项目取得以下研究成果：（1）使用扫描电镜表征催化层的形貌像，用于表面分析及基本结构特性的获取。并通过X射线断层扫描法获取真实的催化层结构图及三维二元数据结构图。（2）在球状团聚物模型的基础上构建新型团聚物模型，并比较两种模型的计算结果，研究结果表明用球状团聚物模型表示团聚物是不合理的，催化层的真实结构与球状堆积结构在仿真中的表现出较大的差距。（3）将真实的催化层结构图与新型团聚物模型结合，团聚物和电解质膜中溶解的氧气有两个独立的随机过程。一个是溶解氧进入并留在团聚物内部的概率函数，另一个是氧气分子被还原反应消耗的概率函数；并验证模型的准确性。（4）将概率分布函数拉式变换，分析后得到包含α，β和k三个催化层结构参数的团聚物模型。团聚物的扩散系数、几何形状及电解质膜对氧还原速率的影响，分别可以用α，β和k这三个参数来描述。（5）研究了电解质膜厚度对燃料电池性能的影响。催化层球状团聚物模型因为需要增大电解质层厚度来补偿氧气溶解的阻力，所以无法准确地进行此研究。通过做出不同电解质膜厚度下模型的极化曲线，比较分析可知，适当减小电解质膜厚度能够提高质子交换膜燃料电池的性能。