企業 ESG 議題燃料電池的模擬研發，幫助企業實現減碳目標

氫燃料電池協助工業運輸邁向零碳排

工業運輸的範圍涵蓋了原料的公路運輸到大型倉儲裡的貨品搬運，近期物流中心、倉庫、醫藥業由於倉儲量大增，促進了庫存的資訊數位化與倉儲自動化升級，並在倉儲運輸方面透過使用氫燃料電池堆高機，大幅降低運輸過程中產生的碳足跡，成功打破以往大眾對工業運輸碳排密集的看法。

氫燃料電池的研發過程是否符合減碳目標?

雖然氫燃料電池技術應用在工業運輸上，已經為減碳邁出一大步，然而電池系統的研發需要多方面不斷的研究、測試，包含電池性能、老化、溫度變化等功能研發，其中溫度調節是氫燃料電池系統的關鍵功能，因為系統最佳化中的任何失誤都會對能量轉換產生負面影響。氣流對於實現成功的溫度調節十分重要，它有助於系統冷卻，以管理任何意外的溫度波動。為了精確控制這些方面，研發人員需要瞭解有效迴路中的品質流、溫度下降和流分佈，往常若依照傳統的方法進行研究，需要進行反覆的物理測試，耗費大量的時間和資源，還會產生許多物理測試的廢棄物，這也是製造商需要解決的問題。

為何模擬是研發燃料電池首選的方法?

研究電池系統冷卻方法時須考慮流體動力學（CFD），利用 Ansys 流體模擬能實現加速驗證冷卻迴圈性能，並減少溫度要求驗證所需的系統反覆運算次數。 此外，在整個燃料電池系統環境中對冷卻循環進行模擬，可讓工程師更容易得知所需的氣流，以及確定最佳化系統性能所需的任何物理自適應。根據燃料電池技術公司 Globe Fuel Cell Systems 真實案例，使用 Ansys 模擬後不但幫助節省至少150,000美元的研發成本，且獲得快速、準確預測的結果。以模擬代替大量物理測試後，使其更快達到內部的碳中和目標，下游客戶也連帶受惠實現脫碳目標。這些改善都將有助於未來電池系統發展的可能性。

Ansys Fluent 2023R1 針對氫燃料電池研發推出新功能

1. 電池建模

Ansys Fluent 2023 全面改進電池設計工作流程和功能，通用的包裝生成器模式中改善了殼傳導的模型支援，參數估計工具中改進了充電和放電曲線的工作流程，並使用多條測試曲線來擬合濫用反應動力學。另外將內部短傳播模型擴展到 1-eqn 熱濫用模型，新增電池模擬中的自動 V、I 和 T_max 監控、Fluent 中的 LTI-ROM 生成功能，並為基於物理的生命模型提供循環歷史概況。