01 两相解析建模
PEME在工作过程中涉及到气液两相的传输和转化，这对其性能有着至关重要的影响。为了准确描述这一过程，研究者们建立了两相解析模型。该模型考虑了液相和气相在电解槽内的分布、传输以及相互转化，从而能够更全面地反映PEME的工作状态。
在两相解析模型中，液相饱和度是一个重要的参数。它反映了液相在电解槽内的占比，对于理解电解槽内的水管理、气泡形成以及电流分布等具有重要意义。
此外，模型还考虑了电流密度、电压等关键参数，以及它们之间的相互作用关系。
02 智能参数估计
为了验证和优化两相解析模型，研究者们提出了智能参数估计方法。该方法利用遗传算法等优化算法，对模型中的参数进行自动调整和优化，从而得到更加准确的模型预测结果。
智能参数估计方法的优势在于能够自动搜索最优参数组合，避免了传统方法中需要手动调整参数的繁琐过程。同时，该方法还能够处理复杂的非线性关系，提高了模型的预测精度和鲁棒性。
通过两相解析模型和智能参数估计方法，研究者们对PEME进行了模拟分析。模拟结果表明，当电流密度达到极限值时，PEME的电压会显著增加，同时阳极催化剂层（ACL）的液相饱和度会降至接近零。这一结果与实验结果相符，验证了模型的准确性。
此外，模拟结果还表明，通过调整ACL的孔隙率、渗透率和厚度等参数，可以在一定程度上提高极限电流密度。这为PEME的优化设计提供了重要的参考依据。
04 图文导读
图1PEME模型及基本材料示意图。
图2ACL孔隙度的影响:(a)极化曲线，(b)效率，(c) ACL -膜界面液体饱和度，(d)电流密度为0.5 a cm−2时，ACL孔隙度为0.2、0.25、0.3、0.35和0.4时的液体饱和度分布。
图3ACL渗透率的影响:(a)极化曲线，(b)效率，(c) ACL与膜界面处液体饱和度，(d) ACL渗透率分别为1.0 × 10−12 m2、1.5 × 10−12 m2、2.0 × 10−12 m2、2.5 × 10−12 m2和3.0 × 10−12 m2时电流密度为0.5 a cm−2时液体饱和度分布。
在某些情况下，孔隙度和渗透率的影响可能导致较低的极限电流密度。
图4ACL厚度的影响:(a)极化曲线，(b)效率，(c) ACL与膜交界面液体饱和度，(d) ACL厚度为5、10、15、20和25 μm电流密度为2.0 a cm−2时液体饱和度分布。
图5高压条件下阴极压力的影响:(a)极化曲线，(b)效率，(c) ACL与膜界面处液体饱和度，(d)电流密度为4.0 a cm−2时液体饱和度分布;在阴极压力为1bar, 10bar, 30bar和50bar时，电流密度为(e) 2.0 A cm - 2和(f) 4.0 A cm - 2的阳极到阴极的水交叉通量。
图6高压条件下膜渗透率的影响:(a)极化曲线，(b)效率，(c) ACL与膜界面处液体饱和度，(d)电流密度为4.0 a cm−2时液体饱和度分布;在电流密度为(e) 2.0 A cm−2和(f) 4.0 A cm−2时，从阳极到阴极的水交叉通量为0.6 × 10−18 m2, 0.8 × 10−18 m2, 1.0 × 10−18 m2, 1.2 × 10−12 m2和1.4 × 10−18 m2。
05 高压阴极操作的影响
在高压阴极操作条件下，PEME的水管理变得更加复杂。
研究者们通过模拟分析发现，增加阴极压力和膜渗透率有助于改善水管理，从而提高极限电流密度。这一发现为高压PEME的设计和操作提供了有益的指导。
06 结论与展望
综上，两相解析建模与智能参数估计方法在PEME的研究中发挥了重要作用。它们不仅帮助我们更深入地理解了PEME的工作机制，还为PEME的优化设计和操作提供了有力的支持。
未来，随着氢能产业的不断发展，PEME的性能优化和成本降低将成为研究的重点。研究者们将继续探索更加先进的建模方法和优化算法，以推动PEME技术的不断进步和广泛应用。
