GeoDict应用 · 燃料电池

借助GeoDict，实现高效、可持续的能源存储与移动出行

在使用可再生能源时，能源的生产时间点与需求时间点往往并不一致——无论利用太阳能、水能还是风能，如何高效地对所产生的能量进行中间存储，都是核心挑战所在。目前最先进的解决方案是以化学能的形式进行储能：除电池之外，通过电解水并以氢气形式储存所产生的能量，同样在其中扮演着开创性的角色。所储存的能量随后可通过燃料电池再次释放，除氢气外，甲醇、天然气等其它燃料同样适用。

改进潜力,蕴藏于微结构之中

无论是用于制氢的电解槽、质子交换膜燃料电池(PEMFC)，还是固体氧化物燃料电池(SOFC)，每一类系统都对其组成材料的性能提出了极高要求，而在许多相关领域，性能更优的下一代材料仍有待开发。组成材料的微结构至关重要——无论是气体扩散层、隔膜还是电极，其微结构都在很大程度上决定着系统部件的效率、性能与使用寿命。

GeoDict为燃料电池研发提供全面解决方案

GeoDict仿真软件着力解决燃料电池材料研发中的关键问题，尤其擅长两相流体传输特性的仿真计算。GeoDict可为电解槽与燃料电池所用材料(PEM、GDL、MPL、CL、电极等)数字化生成逼真的三维模型，并对决定其性能的关键材料属性进行表征分析。仿真的目标是使每一种材料都能针对具体需求进行优化，从而提升能源材料的整体性能。GeoDict的数字化能力，已可直接用于下一代燃料电池材料的研发!

如您希望进一步了解相关内容，欢迎来电来函咨询，或通过覃思科技官网上的联系表单与我们的专家团队取得联系。

GeoDict面向燃料电池研究的解决方案

GeoDict为燃料电池研究中相关参数的仿真与计算提供了丰富的工具集，涵盖以下四大类:

• 几何参数：孔隙率、孔径分布、比表面积、接触线长度、测地迂曲度;
• 传导参数：热导率、热通量、温度分布、电导率、电流密度、静电势分布;
• 饱和度参数：饱和度指数、毛细压力曲线、可变接触角;
• 扩散与流动参数：渗透率、扩散系数、Gurley 值(透气度)、颗粒平流与扩散、颗粒浓度。

PEMFC —— 质子交换膜燃料电池优化

挑战：延长电池寿命，降低材料成本

质子交换膜燃料电池(PEMFC)被视为未来移动出行的希望之光。相较于内燃机，燃料电池具有效率高、结构紧凑、冷启动性能好等突出优势，使这种低温燃料电池在本地客运、船运等领域的广泛应用极具吸引力；PEMFC对自给式电子系统及热电联供同样具有重要意义。

当前燃料电池材料研发面临的最大挑战集中在以下几个方面:

• 气体渗透性与水管理;
• 热/电导率;
• 高温工况运行(约 350 K);
• 机械应力与材料老化;

以及与之相伴的材料成本降低需求。

GeoDict解决方案亮点一览

• 基于人工智能，自动识别三维图像数据中的粘结剂及各个纤维、颗粒;
• 在微观尺度生成材料真实的统计学数字孪生模型;
• 确定关键的几何与物理参数;
• 对物理性能进行定量、高性能仿真;
• 面向新型燃料电池材料设计的自动化参数化研究。

GeoDict助力PEMFC材料数字化研发的五大步骤

无论是气体扩散层(GDL)、微孔层(MPL)、催化层(CAT)、质子交换膜(PEM)、双极板(BPP)，还是整个电池单元，均可在微观尺度上进行材料的分析、理解、构建与优化。

1. 图像处理与图像分析：借助 GeoDict 导入、分割并处理三维图像数据。基于人工神经网络(ANN)的最新人工智能技术,可识别全部材料成分及各类对象,从而实现单根纤维的识别、分析与表征。 使用模块:GeoDict Base Functionality、ImportGeo-Vol、ImportGeo-CAD、FiberFind
2. 分析与表征：GeoDict可确定真实或人工生成微结构的关键几何与物理参数,包括孔隙率、颗粒/孔隙尺寸分布、活性表面积、迂曲度、Gurley值等。 使用模块:GeoDict Base Functionality、PoroDict、MatDict、GrainFind、FiberFind
3. 建模与设计：通过对材料成分及对象的深入分析所获得的参数,GeoDict 的结构生成器可创建材料真实的数字孪生模型;借助随机生成器引入统计学差异,从而最大限度降低仿真中的统计误差,并利用 GeoDict 材料数据库为各组成材料赋予相应属性,最终生成"统计学数字孪生"。 使用模块:GeoDict Base Functionality、ProcessGeo、LayerGeo、FiberGeo、GrainGeo、WeaveGeo
4. 仿真与预测：GeoDict 内置多款经过验证的高性能数值求解器,可对真实或人工微结构的相对及有效物理性能进行仿真,包括扩散系数、渗透率、热/电导率、两相流动、毛细压力曲线、力学变形、颗粒平流与扩散等。 使用模块:GeoDict Base Functionality、AddiDict、ConductoDict、DiffuDict、FlowDict、ElastoDict、SatuDict
5. 自动化与接口：基于 Python 的自动化工具 GeoPy 可实现仿真与工作步骤的耦合,以完成大规模参数化研究,即便是机械压缩条件下传输性能优化等复杂问题,也能实现数字化处理。 使用模块:GeoDict Base Functionality、GeoPy

模块推荐一览

具体最适合的模块组合,取决于您在燃料电池研发中的具体应用需求,欢迎联系我们获取项目相关的详细建议。

PEMFC相关科学出版物

• Local impact of cell degradation on transport and structural properties in the cathode catalyst layer of a polymer electrolyte membrane fuel cell (2026-08-30). DOI: 10.1016/j.jpowsour.2026.240392
• Cellulose Nanofibers Derived From Sea Squirt Tunics for Enhancing PEM Fuel Cells Performance via Pt/C–Ionomer Agglomerate Engineering (2026-01-14). DOI: 10.1002/smll.202512653

SOFC —— 固体氧化物燃料电池优化

挑战：提升 SOFC 可靠性与使用寿命，降低研发成本

以 SOFC 为代表的高温燃料电池,对固定式能源供应尤其具有吸引力,因为其燃料气体的制备所需处理相对简单。在能量转换过程中,SOFC 系统可同时产生电能与热能,二者均可加以多种方式利用。要充分释放这类燃料电池的潜力,仍需开展大量深入的研发工作,尤其是在高温燃料电池的老化与使用寿命方面,仍有显著的提升空间。

GeoDict 面向燃料电池的软件解决方案,支持在微观层面对燃料电池材料进行精确分析。借助 GeoDict,用户可以可靠地表征材料性能,并仿真材料在热、力学等因素影响下的行为表现。基于 GeoDict 的数字化材料研发,不仅能够为提升燃料电池性能提供宝贵数据,同时可显著降低研发成本。

GeoDict 解决方案亮点一览

• 基于人工智能,自动识别三维图像数据中的粘结剂及各个颗粒;
• 在微观尺度生成材料真实的统计学数字孪生模型;
• 确定关键的几何与物理参数;
• 对物理性能进行定量、高性能仿真;
• 面向高性能燃料电池材料设计的自动化参数化研究。

GeoDict 助力 SOFC 材料数字化研发的四大步骤

1. 数据预处理:借助 GeoDict 导入并处理三维图像数据,基于人工神经网络(KNN)的最新人工智能技术可识别全部材料成分及各类对象,从而实现单个颗粒的识别与表征。 使用模块:GeoDict Base Functionality、ImportGeo-Vol、ImportGeo-CAD
2. 材料分析:通过对材料成分及对象的深入分析,GeoDict 的结构生成器可创建材料真实的数字孪生模型;结合随机生成器引入统计学差异以降低仿真误差,并借助为各组成材料赋值属性的数据库,共同生成"统计学数字孪生"。 使用模块:GeoDict Base Functionality、PoroDict、MatDict、GrainFind、FiberFind
3. 建模与设计:GeoDict 可确定真实或人工生成微结构的关键几何与物理参数,包括孔隙率、颗粒/孔隙尺寸分布、活性表面积、迂曲度、三相边界长度、Gurley 值等。 使用模块:GeoDict Base Functionality、ProcessGeo、LayerGeo、FiberGeo、GrainGeo、WeaveGeo
4. 自动化与接口:基于 Python 的自动化工具可实现仿真与工作步骤的耦合,完成大规模参数化研究,机械压缩条件下传输性能优化等复杂问题同样可实现数字化处理。 使用模块:GeoDict Base Functionality、GeoPy

模块推荐一览

具体最适合的模块组合,取决于您在燃料电池研发中的具体应用需求,欢迎联系我们获取项目相关的详细建议。

SOFC 相关科学出版物

• Multiscale-Multiphysics Model for Optimization of Novel Ceramic MIEC Solid Oxide Fuel Cell Electrodes(2024-06-14)。阅读原文
• Python app for stochastic microstructure modeling of SOC electrodes based on a pluri-Gaussian method(2023-03-22)。DOI: 10.5281/zenodo.7744110

用户访谈案例：借助GeoDict预测燃料电池气体扩散层性能

气体扩散层(GDL)是燃料电池中的关键部件，由碳纤维等多孔材料构成，位于催化层与双极板之间,承担气体传输、电子传导及水管理等重要功能。配备 GDL 的燃料电池广泛应用于氢能汽车及便携式电源系统等领域。本案例研究旨在改善燃料电池的微结构，以提升运行过程中的水管理能力。

在接受 SCSK 采访时，丰田汽车公司(Toyota Motor Corporation)材料基础开发部电气化与环境材料工程部的 Yuki Ota 先生，以一个具体实例说明了如何利用 GeoDict 预测燃料电池气体扩散层(GDL)的性能表现。

GeoDict 是"地平线 2020"(Horizon 2020,欧盟研究与创新资助计划)资助的前沿燃料电池研究项目的重要组成部分，该项目由多家顶尖学术与工业机构共同开展。

• 阅读完整访谈原文(PDF)：https://seizou-eng.scsk.jp/l/955233/2024-12-15/fmtfr/955233/1734323210TEGOZzNl/Interview_Geo_TOYOTA_en_240626.pdf
• 相关欧盟"地平线 2020" INSPIRE 项目研究报告：https://www.inspire-fuelcell.eu/images/INSPIRE_D4.5_Model%20of%20degradation.pdf

受访者:Yuki Ota 先生，丰田汽车公司电气化与环境材料工程部材料基础开发部 采访方:SCSK Corporation(GeoDict 日本地区代理商)

延伸阅读：GeoDict氢能研发白皮书

《GeoDict for Hydrogen Energy R&D》白皮书——详细介绍 GeoDict 如何助力燃料电池材料的研发。 下载 PDF：https://www.math2market.com/fileadmin/Showroom/03-MediaHub/Whitepaper/2024-04_GeoDict_Whitepaper_EChem_Fuel_Cells.pdf

相关会议报告:

• Innovation tailored for Academics: the Academic Innovator Program(2025-02-12)。查看详情：https://www.math2market.com/showroom/conference-presentations/presentation/innovation-tailored-for-academics-the-academic-innovator-program-1.html
• Reactive Transport Solver and its Future Applications(2025-02-12)。查看详情：https://www.math2market.com/showroom/conference-presentations/presentation/reactive-transport-solver-and-its-future-applications-1.html

部分燃料电池领域客户

现代(HYUNDAI)、于利希研究中心(Forschungszentrum Jülich)、GKD World Wide Weave、庄信万丰(Johnson Matthey)、东丽(TORAY)、HAVER & BOECKER、ASADA MESH Co., LTD.、弗劳恩霍夫(Freudenberg)等国际知名企业与科研机构,均是 GeoDict 在燃料电池领域的用户。

结语

从质子交换膜燃料电池(PEMFC)到固体氧化物燃料电池(SOFC)，从气体扩散层、催化层到隔膜与电极材料，GeoDict为燃料电池材料研发提供了覆盖图像处理、材料分析、结构建模、性能仿真直至自动化参数研究的完整数字化工作流程。凭借人工智能辅助的图像识别、真实统计学数字孪生的生成，以及高性能、经过验证的数值求解器，GeoDict帮助丰田汽车等全球领先企业与科研机构在虚拟环境中精确预测材料性能、显著缩短研发周期并降低材料成本，加速下一代高效、长寿命燃料电池材料的诞生。

如您希望进一步了解GeoDict软件在燃料电池材料研发领域的具体应用，或希望获取免费试用许可，欢迎联系覃思科技，我们将根据您的实际需求提供专业的技术支持与解决方案建议。