DOI 10.1088/2515-7655/ad92ab
原文链接：https://iopscience.iop.org/article/10.1088/2515-7655/ad92ab/meta
由于操作空间宽、诊断技术通量低、系统动力学迟缓和电池性能下降，很难对质子陶瓷电解池的性能有全面的了解。在这项工作中，实施了实验设计 (DOE) 方法，以提供一个有效的框架来理解最能决定电池性能的现象。除了对电池级现象的更稳健描述外，还生成了数学方程，准确描述电池操作变量与电池性能指标（如法拉第效率、电池电位、电阻和能量转换效率）之间的复杂关系。在这里，DOE 无需根据先验合理化预先选择最重要的操作变量。这对于系统级和技术经济分析尤其有价值，因为这些分析需要准确预测许多操作条件下的电池/堆栈响应。
演示的实验框架包括筛选设计和后续优化设计。 Plackett-Burman 因子筛选设计发现温度、电流密度和蒸汽含量对电池性能（尤其是法拉第效率）影响最大。将电解电流密度从 0.2 A/cm2 增加到 0.5 A/cm2 可使极化电阻降低 74%，这在很大程度上是由于负电容元件在低频和高电解偏压下占主导地位。阻抗数据突出了这一负面特征与电解质中的电子泄漏和气体扩散限制之间的联系。此外，由于电解质脱水和高温下的氧气结合，将电池温度从 500 ◦C 增加到 600 ◦C 会导致法拉第效率降低 9%。然后，Box-Behnken 优化设计可以生成回归方程，用于响应面，以实现数据可视化和电池操作的凝聚性多元分析。
