Stellantis 将在北美市场推出首款氢动力汽车

摘要：氢燃料电池汽车（HFCV）作为推动社会可持续发展的重要动力之一，正日益受到人们的关注。然而，如何有效地储存氢气并实现最佳的燃料补给，一直是制约其商业化和市场接受度的关键挑战。在这一背景下，IV型储氢气瓶中的压缩氢储存技术以其成熟度和前景广阔的车载应用技术，成为了解决这一难题的重要途径。为了确保气瓶在快速加油过程中不过热且避免过量填充，SAEJ2601协议为氢燃料电池汽车的加油行为设定了基本要求。在这一过程中，不仅涉及到加油站的参数，如氢气供应温度和填充速率，还与车辆储罐的填充时间等参数密切相关。这些参数对于储罐的储存容量以及燃料电池汽车的蓄能密度具有重要影响。为了深入研究这些参数对燃料电池汽车蓄能密度的影响，本文采用了计算流体动力学方法，对燃料电池汽车在加油过程中的行为进行了模拟。模拟结果显示，加油站参数如氢气供应温度、填充速率以及车辆储罐的填充时间等因素，均对燃料电池汽车的蓄能密度产生显著影响。为了进一步分析这些参数之间的关系，本文建立了基于加油参数的回归模型。通过对不同加油条件下的密度进行预测，发现压力、加油时间和供油温度对密度的贡献最大，而温度的贡献相对较小。这一研究成果不仅有助于我们更深入地理解燃料电池汽车IV型油箱的加油行为，也为未来氢燃料电池汽车的商业化和市场接受度提供了有益的参考。一、介绍氢燃料电池汽车已被确定为发展可持续交通的汽油车的有前途的替代品之一。为了商业化和市场可接受性，氢的有效存储至关重要。储罐的高效加氢可以提高存储密度，从而实现燃料电池汽车所需的行驶里程。加氢过程中涉及的临界热力学和动力学使其成为一个复杂的现象。为了更安全且用户友好的加氢，必须按照SAEJ2601协议执行。压缩氢气的预期补充燃料将最终温度和压力分别限制为85C和87.5MPa。同样，70MPa和15C下的目标密度预计为40.2kg/m3。由于其实际行为，氢的物理特性随着压力和温度的变化而变化。氢的焦耳汤姆逊系数和可压缩性是对温度和压力有很强依赖性的主要特性[8,9]。在储罐快速加氢过程中，由于加气站储存温度/压力、氢气供应温度、车辆储罐内部温度/压力的不同，这些特性发生显着变化。压缩氢气的这种真实行为会影响较短时间段内执行的加油过程的结果。因此，压缩储氢罐的存储密度受加氢工艺参数的影响很大，包括供氢温度、站侧加注速率和车辆侧加注时间。早期研究报道了氢存储系统的研究，主要针对存储密度、可用氢和车载性能。随着压缩氢存储的商业化，焦点已转移到复合储气瓶、储罐的快速加氢和加氢过程性能。针对不同储罐容量的压缩氢加注的实验和模拟研究已有大量报道。大多数模拟研究主要涵盖最终温度估计和罐内温度分布压缩氢气的热行为以及热损失问题。联合研究中心气体测试设施(GasTefJRC)、AirLiquid[28]和加拿大国家研究委员会燃料电池创新研究所的实验研究以填充结束时的存储密度为目标。除此之外，文献中还报道了储罐类型、使用的喷射器、储罐内部湍流和氢气预冷对加氢过程的影响。然而，文献中尚未广泛研究加油参数对加油结束时达到的存储密度的贡献。过程参数及其对加油过程结果的相互作用的评估揭示了提高加油过程性能的新方面。因此，本研究的重点是使用计算和统计方法准确估计车站和车辆参数对存储密度的影响。本工作针对29LIV型储罐，研究了加注参数对压缩氢气储罐存储密度的影响。最初，计算流体动力学(CFD)用于分析填充率、供给温度对以充电状态定义的存储密度的影响。此外，使用根本原因分析确定了单个参数对充电状态存储密度的贡献。最后，根据加氢结果，建立了预测模型来预测不同加油条件下的存储密度。研究结果有助于更好地理解加油参数对提高燃料电池汽车加油性能的作用。1.1研究问题压缩氢气的快速加注有两个主要问题：氢气的真实行为和实现所需的存储密度。上述短时间加氢过程中，主要受供给温度、加注时间、加注速率等工艺参数变化的影响，从而影响燃料电池汽车的续驶里程。因此，需要研究单个参数在不同填充条件下影响存储密度的潜在作用，但目前尚未开展。1.2方法加氢模拟、根本原因分析和不同加油条件下的密度预测是研究涉及的主要步骤（图1）。CFD模型和恒定加注速率下的加氢模拟图2显示了气瓶的物理尺寸和29L复合材料IV型气瓶的计算流体动力学（CFD）模型。CFD模型的更多详细信息可以在我们以前的出版物中找到，采用SAEJ2601的模型对加氢参数的影响进行了研究。在模拟的初始和边界条件下，定义了供氢温度、加注速率、加注时间和氢气初始温度/压力，以评估储存密度或荷电状态（SOC），进行了200s的加油模拟。表1列出了适用于储罐的加油参数。加氢模拟中涉及的热力学和动力学现象是使用质量动量和能量守恒方程、可实现的k—ε模型、和RedlichKwong状态方程。换料模拟的主要目的是研究填充率和氢气供应温度对燃料箱在换料结束时达到的荷电状态的影响。SOC是由等式（1）[6]给出的末端温度和压力的函数。图1加氢参数影响调查流程图。图2(a)复合罐的物理尺寸(b)罐的计算模型表1在边界和初始条件下考虑的加氢参数其中PH2、TH2分别为最终压力（MPa）和温度（℃），rH2为氢气密度（kg/m3）。1.2加氢参数的贡献过程参数对过程结果的贡献已通过根本原因分析(RCA)进行了研究。这包括对直接或间接影响过程产量的过程变量的评估。RCA有一个三步过程，包括定义和分类变量、筛选用于回归分析的变量以及基于变量的概率相关因子（F值）的预测变量排名RCA程序将计算通过相应方法计算的预测变量统计量，然后根据预测变量重要性对预测变量进行排名。最后，RCA绘制的重要性图显示了过程变量通过变量相互作用的顺序单独和相互影响过程产量的贡献。图中变量的高阶交互作用显示了变量对影响过程结果的综合贡献。供氢温度、加注速率和加注时间被确定为加氢过程中直接涉及的变量。预测密度和分析根据恒定加注速率下的加注模拟结果和根本原因分析，建立了不同加注条件下加注变量的回归模型，如表2所示。主要涉及的预测变量是加注时间(t)和加注率（q）。在持续加油模拟中观察到最终温度和压力对供氢温度的强烈依赖性。因此，最终温度和压力也被包括作为预测变量，用于预测不同供应温度下的密度。二、结果与讨论图3显示了不同流量和供氢温度下加氢结束时储罐的充氢状态。加氢性能通过加氢过程结束时达到的充氢气状态来衡量。值得注意的是，由于罐内积聚了大量热量，导致充氢状态随着填充率的增加而降低，最终温度较高。表2不同供给温度下密度的回归模型。图3不同加注速率和供氢温度下加氢结束时储罐的充氢状态然而，在低填充率下，除非在较高的供应温度下，荷电状态已达到可接受的峰值，参考文献中报告了类似的行为。对于15C的供氢温度，这一点更为明显，对于大多数填充率，充氢状态低于SAEJ2601定义的90%限值。对于0C，发现充电状态刚好高于填充速率为2-8g/s时的极限值，但低于10g/s。对于预冷氢气，由于加氢结束时达到的低温，充氢状态远高于所需标记并达到95-98%的可接受范围。对于40C的供氢温度，2g/s的充电状态达到了98.41%的峰值。尽管预冷即使在较高的填充率下也将荷电状态改善了3-4%，但由于罐内积聚热量的影响，仍无法达到100%的目标值。恒定填充率下的加氢模拟表明，由于加氢最终温度较高，增加填充率会降低SOC。然而，即使在较高的填充率下，降低供氢温度也可以提高储能状态。图4加氢站参数对存储密度的贡献。图4表示了站参数（主要是氢气供应温度（Ts）和填充速率（q））对存储密度的统计评估贡献。重要性图表明，氢气供应温度对于提高F值较高的存储密度起主导作用。然而，它与填充率的相互作用降低了对增加存储密度的贡献。填充率的较低F值表明其对增加存储密度的贡献最小。因此，RCA的供氢温度(Ts)的排名高于填充率(q)。重要性图还表明并证实氢气需要从加氢站进行预冷和控制，以降低车辆油箱的最终温度以获得更高的荷电状态。图5站和车罐参数对存储密度的贡献。类似地，RCA用于对加氢站和车辆气瓶参数进行排名，如图5所示。给出了加氢参数的单独排名和组合排名及其相互作用的第二和第三顺序。在重要性图中，填充时间的贡献最大，F值最大。然而，填充时间与填充速率和供给温度的二阶交互作用具有较低的F值，证实了其在重要性图中的贡献逐渐减小。参数的三阶交互对存储密度的影响最小。由于填充时间的等级较高，该图中显示的供氢温度和填充速率的贡献几乎可以忽略不计，但它们的重要性可以在图4中更精确地看出。图5中参数的贡献也表明快速填充对于提高存储密度贡献较大，但受加氢结束温度较高的影响，导致荷电状态较低。因此，最终温度（T）和压力（P）的影响不能忽视，因为它们间接影响荷电状态。最终温度和压力在评估荷电状态中的作用也由方程（1）证实。(1).因此，需要考虑最终温度和压力的贡献，以更好地理解加氢过程中涉及的每个参数的作用。图6显示了所有工艺参数的重要性图，例如填充时间(t)、填充速率(q)和最终温度(T)/压力(P)的三阶和四阶交互作用。重要度图显示，压力（P）和灌装时间（t）各自的贡献较大，F值较高。图6工艺参数对存储密度的贡献压力（P）和灌装时间与灌装速率（q）的二阶交互作用也具有较高的等级，这表明在灌装过程中，随着灌装速率（q）的增加，压力（P）也会增加储藏密度。然而，压力（P）、填充时间（t）和填充率（q）与温度（T）的二阶和三阶相互作用降低了它们在重要度图中的贡献。虽然温度（T）对储藏密度的影响最小，但它与填充时间（t）和填充率（q）的三阶交互作用对储藏密度的影响更大，在重要性图中的排名也更靠前。由于各参数的F值不同，工艺参数的4阶交互作用排名最低。最终压力（P）和温度（T）的最高和最低F值证实了它们对储存密度的影响。末端温度（T）在加油模拟中也有类似的影响，早先报道的密度数值模型也是利用实际气体状态方程开发的，其中电荷状态是气体温度和压力的函数。RCA已被应用于工艺优化和工艺参数评估等多项研究中。他们报告了类似的方法，用于评估工艺参数在优化工艺产量中的作用根据图4-6所示的加氢参数贡献，建立了密度回归模型，如表2所示。图4加油站参数对储油密度的影响。图5储存站和车辆油箱参数对储存密度的影响。表3存储密度比较。不同供应温度下的预测密度，并与恒定加油过程中获得的荷电状态以及GasTefJRC的实验荷电状态进行比较，如表3所示。在供氢温度为40℃时观察到的荷电状态在100％以上，由于密度过高，SAEJ2601不推荐使用。因此，20℃时获得的荷电状态被认为是最高的，这意味着可以通过将供氢温度限制在20℃来减少预冷的能量需求。表3证实了车站和车辆油箱加油参数的参与提高了充电状态并且接近100%。三、结论研究了加油参数对IV型储罐储存密度的影响。填充速率、填充时间、最终温度/压力和供氢温度被确定为影响储罐存储密度的主要因素。首先，对加氢过程进行计算流体动力学模拟，研究加注速率和供氢温度对荷电状态的影响。此外，还进行了根本原因分析，以单独和相互评估加油参数的影响。最后，将加油参数作为预测变量，建立了预测模型。恒定填充速率下的加氢模拟表明，填充速率和供氢温度对存储密度有很强的依赖性。同样，车站和车辆储罐参数的根本原因分析表明，压力在重要性图中具有最高的F值，并被认为是单独和相互增加存储密度的主要贡献者。然而，由于最终温度在重要性图中的F值较低，已被证明对储罐的密度有负面影响。因此，在提高存储密度的所有参数中，温度具有最低的排名参数。预测分析证实，在所有加注条件下，考虑加氢参数得到的存储密度均大于加氢模拟得到的密度。结果可以更好地了解加油站和车辆油箱加油参数的潜在作用，以优化加油过程以实现更高的存储密度。加氢参数的作用也有助于为加氢站开发基于加氢参数的加注算法，以实现本质上高效的加氢。来源：气瓶设计的小工程师