数据采集卡用于氢燃料电池氢燃料电池将在减少碳排放方面发挥重要作用，尤其是在汽车、重型卡车和公共汽车等移动应用领域。这种燃料唯一排放的便是氢含量丰富的水蒸气，可通过可再生能源制造。然而，这种新兴技术目前来说十分昂贵。位于德国杜伊斯堡的氢燃料电池中心的ZBT公司正在进行一项有关氢燃料电池设计改进的研究项目。燃料电池进行计算机建模时使用了Spectrum公司的8通道数字化仪M2i.4652，主要用于测试平台分析不同燃料电池的性能，并通过提供现实世界的数据来改进虚拟电池模型。  ZBT为移动应用提供了两款不同的燃料电池 燃料电池系统模拟与控制小组组长工程学博士Sönke Gössling解释道:“燃料电池的计算机模型非常复杂，因此我们可以通过调整影响其性能的很多变量来观察提升性能的关键因素。然而，这些仅限于理论层面。因此，测试平台能够使我们看到现实世界的参数变化是如何影响其性能的。随后我们很快意识到，每秒的数据捕捉速度并不能满足我们所需的细节水平 “我们现在使用了3个Spectrum数字化仪，这也极大地提高了我们的数据速率。这使我们获取到三个以Mega-Samples每秒速度且拥有20个同步通道的数据。这不仅方便我们分析动态步骤的变化，还能在一个令人难以置信的层级分析叠加高频。这些卡片之间完全同步并与测试平台环境直观且简便的连接。这些卡片堪称行业顶尖，自使用之初便表现卓越。” 这些测量方便我们了解燃料电池内部的运作。它们也完美地解答了燃料电池内的运作以及分布问题。这对于在动态运行中避免局部供应不足或集中优化运行条件而言至关重要。如果计算机模型能被数据验证，模型预测的可靠性将普遍得以提升。因此，大量的开发和优化过程将可以通过虚拟方式进行，这也将显著地降低成本并具有时间优势。工程学博士Gössling表示:“通过在现实世界获得的结果来验证预测是科学方法的重要组成部分，这将对我们改进燃料电池设计进而显著降低燃料电池成本的目标起到巨大的作用。未来这项技术将凭借实惠的价格和超强的竞争力得以普及。” 研发的核心是沿着燃料电池阴极路径的所有组件做出正确的动态映射。基于这些模型所建立的预测控制模型，将控制压缩机、节气门和燃料电池负载之间的相互作用。这将用来优化燃料电池的整体运行，并在提升效率的同时保持同等的使用寿命。 通过基于模型的控制方法，搭配为燃料电池量身定做的动态模型将使燃料电池的优势发挥到极致。一方面，燃料电池的运作点要尽可能节能;另一方面，燃料电池的运行-参数-依赖策略可以扩大其工作范围，从而避免不必要的使用寿命缩短。 氢燃料电池技术它是以氢气作为燃料，在催化剂的帮助下与空气中的氧气反应，通常是铂。这个反应产生电力，并通过热和水蒸汽为车辆或其他设备提供动力。在将燃料中的化学能转化为电能方面，燃料电池比基于燃烧的技术效率高得多。此外，氢可以通过可再生电力的电解生产，因此可以成为无碳排放能源转型的一部分。 氢被输送到燃料电池的阳极，而空气则被输送到阴极。阳极上的催化剂将氢原子分离成质子和电子，它们通过不同的路径到达阴极。电子通过外部电路产生电流。质子通过电解液迁移到阴极，在那里它们与氧和电子结合产生水和热。 燃料电池设计变量燃料电池的尺寸选择是获得最佳输出的关键。大电池能够提供更多的功率输出，然而更大的催化剂表面积也意味着重量和成本的增加，特别是采用铂作为催化剂。调节燃料电池堆中电极之间的间距和通过改善电池的气体流动可以提升催化反应，可以在不增加尺寸的前提下改善性能。另一个被优化的因素是将废水蒸汽移出电池，以防止其堵塞催化表面。另一种废热也必须有效地从电池中清除，防止过热。 耐用性该测试平台能够调查现实世界的操作条件，随着时间的推移这将影响燃料电池的性能。这包括由启动和停止引起的负载条件的变化，以及应对车辆运行的极端温度和湿度。今后，这些因素会增加燃料电池系统材料的机械稳定性。这一点很重要，因为燃料电池的应用需要很长的运行寿命。例如，美国能源部为燃料电池系统设定了在现实运行条件下的最终目标:轻型车辆寿命为8000小时，重型卡车寿命为30000小时，分布式电力系统寿命为80000小时。 关于此项目的详述可通过该网址查看
|
