(57)【要約】【課題】最適な拡散層の設計を効率良く行うことができる燃料電池のシミュレーション装置を提供する。【解決手段】燃料電池の拡散層の設計を支援するシミュレーション装置１であって、燃料電池の発電性能と拡散層の物性との間の相関関係を定式化する第一の定式化手段（中央情報処理装置１０）と、第一の定式化手段で定式化した相関関係及び遺伝的アルゴリズムを用いて、目標とする発電性能を達成するための拡散層の物性を算出する第一の最適化手段（中央情報処理装置１０）と、拡散層の物性と構造との間の相関関係を定式化する第二の定式化手段（中央情報処理装置１０）と、第二の定式化手段で定式化した相関関係及び遺伝的アルゴリズムを用いて、目標とする物性を達成するための拡散層の構造を算出する第二の最適化手段（中央情報処理装置１０）と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
燃料電池の拡散層の設計を支援するシミュレーション装置であって、
前記燃料電池の発電性能と前記拡散層の物性との間の相関関係を定式化する第一の定式化手段と、
前記第一の定式化手段で定式化した相関関係及び遺伝的アルゴリズムを用いて、目標とする発電性能を達成するための前記拡散層の物性を算出する第一の最適化手段と、
前記拡散層の物性と前記拡散層の構造との間の相関関係を定式化する第二の定式化手段と、
前記第二の定式化手段で定式化した相関関係及び遺伝的アルゴリズムを用いて、前記第一の最適化手段で算出した物性を達成するための前記拡散層の構造を算出する第二の最適化手段と、
を備える、
シミュレーション装置。
【請求項２】
前記燃料電池の発電性能は、高温環境における発電電圧と、低温環境における発電電圧と、を含み、
前記拡散層は、基材と微多孔質層との二層構造を有し、
前記拡散層の物性は、前記基材の拡散抵抗及び透気度と、前記微多孔質層の拡散抵抗及び熱伝導率と、を含み、
前記拡散層の構造は、前記基材の気孔率及び厚さと、前記微多孔質層の気孔率及び厚さ及び粒径と、を含む、
請求項１に記載のシミュレーション装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、シミュレーション装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、反応ガス（燃料ガス及び酸化ガス）の供給を受けて発電を行う燃料電池を備えた燃料電池システムが提案され、実用化されている。かかる燃料電池システムの燃料電池は、電解質膜と、電解質膜を挟持する一対の触媒層と、触媒層の両外側を挟持する一対の拡散層と、を有する膜・電極アセンブリを備えている。
【０００３】
前記した膜・電極アセンブリを構成する部材のうち、触媒層や拡散層は、燃料電池の発電性能を左右する要素である。このため、現在においては、触媒層や拡散層の幾何形状や特性データからモデルを作成し、このモデルを用いて発電状態分布等を算出するシミュレーション装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−１９３６７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、前記した特許文献１に記載されたような従来のシミュレーション装置においては、触媒層や拡散層の構造から燃料電池の発電性能を予測することができなかった。このため、従来のシミュレーション装置を用いて最適な幾何形状や特性データを得るためには、算出結果と目標値との差が所定の閾値以下となるように幾何形状や特性データを変えてモデル化や計算を繰り返し行う必要があり、時間や手間がかかるという問題があった。
【０００６】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、最適な拡散層の設計を効率良く行うことができる燃料電池のシミュレーション装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記目的を達成するため、本発明に係るシミュレーション装置は、燃料電池の拡散層の設計を支援するシミュレーション装置であって、燃料電池の発電性能と拡散層の物性との間の相関関係を定式化する第一の定式化手段と、第一の定式化手段で定式化した相関関係及び遺伝的アルゴリズムを用いて、目標とする発電性能を達成するための拡散層の物性（目標物性）を算出する第一の最適化手段と、拡散層の物性と構造との間の相関関係を定式化する第二の定式化手段と、第二の定式化手段で定式化した相関関係及び遺伝的アルゴリズムを用いて、目標物性を達成するための拡散層の構造を算出する第二の最適化手段と、を備えるものである。
【０００８】
かかる構成を採用すると、第一の定式化手段及び第一の最適化手段により、目標とする発電性能を達成するための拡散層の物性（目標物性）を算出することができる。そして、第二の定式化手段及び第二の最適化手段により、目標物性を達成するための拡散層の構造を算出することができる。この結果、目標とする発電性能を達成するための拡散層の構造を算出することができる。従って、従来のシミュレーション装置のように最適な幾何形状や特性データを得るまでモデル化や算出を繰り返し行う必要がなくなり、最適な拡散層の設計を効率良く行うことができる。
【０００９】
本発明に係るシミュレーション装置においては、燃料電池の発電性能として、高温環境における発電電圧と、低温環境における発電電圧と、を採用することができる。また、拡散層として、基材と微多孔質層との二層構造を有するものを採用することができる。拡散層の物性としては、基材の拡散抵抗及び透気度（透過係数）と、微多孔質層の拡散抵抗及び熱伝導率と、を採用することができる。拡散層の構造としては、基材の気孔率及び厚さと、微多孔質層の気孔率及び厚さ及び粒径と、を採用することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、最適な拡散層の設計を効率良く行うことができる燃料電池のシミュレーション装置を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態に係るシミュレーション装置の構成図である。
【図２】設計対象となる燃料電池の拡散層の構成図である。
【図３】燃料電池の目標性能を例示するグラフである。
【図４】燃料電池の高温性能と拡散層の各種物性との間の相関関係を例示するグラフであり、（Ａ）は物性としてカソード側微多孔質層の拡散抵抗を採用したもの、（Ｂ）は物性としてカソード側基材の拡散抵抗を採用したもの、（Ｃ）は物性としてカソード側基材の透気度を採用したもの、（Ｄ）は物性としてアノード側微多孔質層の熱伝導率を採用したもの、（Ｅ）は物性としてカソード側微多孔質層の熱伝導率を採用したものである。
【図５】燃料電池の低温性能と拡散層の各種物性との間の相関関係を例示するグラフであり、（Ａ）は物性としてカソード側微多孔質層の拡散抵抗を採用したもの、（Ｂ）は物性としてカソード側基材の拡散抵抗を採用したもの、（Ｃ）は物性としてカソード側基材の透気度を採用したもの、（Ｄ）は物性としてアノード側微多孔質層の熱伝導率を採用したもの、（Ｅ）は物性としてカソード側微多孔質層の熱伝導率を採用したものである。
【図６】図１に示すシミュレーション装置を用いて算出された拡散層の物性と発電性能との関係を例示するグラフである。
【図７】拡散層の物性と拡散層の基材の構造との間の相関関係を例示するグラフであり、（Ａ）は物性として透過係数を構造として気孔率を各々採用したもの、（Ｂ）は物性として透過係数を構造として厚さを各々採用したもの、（Ｃ）は物性として拡散抵抗を構造として気孔率を各々採用したもの、（Ｄ）は物性として拡散抵抗を構造として厚さを各々採用したものである。
【図８】拡散層の物性と拡散層の微多孔質層の構造との間の相関関係を例示するグラフであり、（Ａ）は物性として拡散抵抗を構造として気孔率を各々採用したもの、（Ｂ）は物性として拡散抵抗を構造として厚さを各々採用したもの、（Ｃ）は物性として拡散抵抗を構造として粒径を各々採用したもの、（Ｄ）は物性として熱伝導率を構造として気孔率を各々採用したもの、（Ｅ）は物性として熱伝導率を構造として厚さを各々採用したもの、（Ｆ）は物性として熱伝導率を構造として粒径を各々採用したものである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。
【００１３】
本実施形態に係るシミュレーション装置１は、ユーザによる燃料電池の拡散層の設計を支援するものである。設計対象となる燃料電池は、電解質膜と、電解質膜を挟持する一対の触媒層と、触媒層の両外側を挟持する一対の拡散層と、を有する膜・電極アセンブリを備えるとともに、膜・電極アセンブリの両外側を挟持する一対のセパレータを備えるものである。拡散層は、耐食性の導電材料から構成された部材であり、電気を通す機能と、外部から供給されたアノードガスやカソードガスを電解質膜に導く機能と、を有している。本シミュレーション装置１を用いて設計される拡散層１００は、図２に示すように、多孔質の基材１１０と、微多孔質層（ＭＰＬ；Micro Porous Layer）１２０と、を有している。基材１１０は、クロス、ペーパー、フェルト等の形態をとり、黒鉛繊維等の繊維材料から構成されて燃料電池のセパレータ側に配置される。微多孔質層１２０は、ＰＴＦＥ等の撥水性樹脂とカーボンブラック等の導電性材料とを主成分とするコーティング薄膜であり、燃料電池の電解質膜側に配置される。
【００１４】
本実施形態に係るシミュレーション装置１は、図１に示すように、各種情報処理を行う中央情報処理装置１０と、中央情報処理装置１０に接続された入力部２０及び表示部３０と、を備えている。
【００１５】
入力部２０は、マウスやキーボードを含む各種ポインティングデバイスであり、ユーザが中央情報処理装置１０に対して各種情報の入力を行う際に使用される。表示部３０は、中央情報処理装置１０から出力される画像信号を受けて、各種画像を表示するものである。本実施形態における表示部３０には、図３に示すような燃料電池の性能（セル性能）に関するグラフや、図４等に示すような相関関係を示すグラフが表示される。
【００１６】
中央情報処理装置１０は、ＣＰＵ、入出力インターフェース、メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ等）を備えるコンピュータシステムであり、メモリに記録された各種制御プログラムをＣＰＵが読み込んで所望の演算を実行することにより、種々の処理や制御を行う。
【００１７】
具体的には、中央情報処理装置１０は、目標とする燃料電池の発電性能（目標性能）を予め設定し、その目標性能を達成するための拡散層１００の構造を算出する。この際、中央情報処理装置１０は、燃料電池の発電性能と拡散層１００の物性との間の相関関係を定式化するとともに、この定式化した相関関係を用いて、目標性能を達成するための拡散層１００の物性（目標物性）を算出する。また、中央情報処理装置１０は、拡散層１００の物性と拡散層１００の構造との間の相関関係を定式化するとともに、この定式化した相関関係を用いて、目標物性を達成するための拡散層１００の構造を算出する。
【００１８】
目標性能は、燃料電池の使用環境や現状の発電性能等を勘案して適宜設定することができる。例えば、高温環境における発電電圧を０．４５〜０．５Ｖの範囲内とし、低温環境における発電電圧を０．６〜０．６５Ｖの範囲内とするような図３のグラフ内の領域を目標性能として設定することができる。
【００１９】
設計対象となる拡散層１００の物性としては、基材１１０の拡散抵抗、熱抵抗、透気度、接触角等や、微多孔質層１２０の熱抵抗、拡散抵抗、接触角等を採用することができる。また、設計対象となる拡散層１００の構造としては、基材１１０の厚さ、気孔率、ファイバー径、親撥水等や、微多孔質層１２０の厚さ、気孔率、細孔系（粒径）、親撥水等を採用することができる。
【００２０】
高温環境における発電電圧と拡散層１００の物性との間の相関関係は、例えば図４に示すようなグラフで表される。図４（Ａ）は発電電圧とカソード側微多孔質層１２０の拡散抵抗との間の相関関係を表すグラフであり、図４（Ｂ）は発電電圧とカソード側基材１１０の拡散抵抗との間の相関関係を表すグラフであり、図４（Ｃ）は発電電圧とカソード側基材１１０の透気度との間の相関関係を表すグラフである。カソード側微多孔質層１２０及びカソード側基材１１０の拡散抵抗を増加させる（水蒸気の拡散を抑制する）と、高温環境における発電電圧も増加することが図４（Ａ）〜（Ｃ）のグラフから明らかである。また、図４（Ｄ）は発電電圧とアノード側微多孔質層１２０の熱伝導率との間の相関関係を表すグラフであり、図４（Ｅ）は発電電圧とカソード側微多孔質層１２０の熱伝導率との間の相関関係を表すグラフである。微多孔質層１２０の熱伝導率をある程度増加させる（排熱効果を高める）と、高温環境における発電電圧も増加することが図４（Ｄ）及び（Ｅ）のグラフから明らかである。
【００２１】
一方、低温環境における発電電圧と拡散層１００の物性との間の相関関係は、例えば図５に示すようなグラフで表される。図５（Ａ）は発電電圧とカソード側微多孔質層１２０の拡散抵抗との間の相関関係を表すグラフであり、図５（Ｂ）は発電電圧とカソード側基材１１０の拡散抵抗との間の相関関係を表すグラフであり、図５（Ｃ）は発電電圧とカソード側基材１１０の透気度との間の相関関係を表すグラフである。カソード側微多孔質層１２０及びカソード側基材１１０の拡散抵抗を低減させる（酸素拡散を向上させて排水効果を高める）と、低温環境における発電電圧も増加することが図５（Ａ）〜（Ｃ）のグラフから明らかである。また、図５（Ｄ）は発電電圧とアノード側微多孔質層１２０の熱伝導率との間の相関関係を表すグラフであり、図５（Ｅ）は発電電圧とカソード側微多孔質層１２０の熱伝導率との間の相関関係を表すグラフである。微多孔質層１２０の熱伝導率を減少させる（排熱効果を低下させる）と、低温環境における発電電圧も増加することが図５（Ｄ）及び（Ｅ）のグラフから明らかである。
【００２２】
中央情報処理装置１０は、このようなグラフの情報に基づいて、燃料電池の発電性能と拡散層１００の物性との間の相関関係を定式化する。また、中央情報処理装置１０は、この定式化した相関関係を用いて、目標性能を達成するための拡散層１００の物性（目標物性）を算出する。この際、中央情報処理装置１０は、遺伝的アルゴリズムを用いた多目的探索法を採用して目標物性を探索する。すなわち、中央情報処理装置１０は、本発明における第一の定式化手段及び第一の最適化手段として機能する。
【００２３】
本実施形態において、例えば図６の左下に示されるような物性を有する現状の拡散層の改良設計を行うものとする。高温環境における発電性能を重視して目標性能を設定した場合には、図６のグラフの左上に示されるような目標物性が算出される。一方、低温環境における発電性能を重視して目標性能を設定した場合には、図６の右下に示されるような目標物性が算出される。また、高温環境及び低温環境の双方における発電性能を向上させるロバストな目標性能を設定した場合には、図６の中央部に示されるような目標物性が算出される。
【００２４】
拡散層１００の物性と拡散層１００の基材１１０の構造との間の相関関係は、例えば図７に示すようなグラフで表される。図７（Ａ）は、拡散層１００の透過係数（透気度）と基材１１０の気孔率との間の相関関係を表すグラフであり、図７（Ｂ）は、拡散層１００の透過係数と基材１１０の厚さとの間の相関関係を表すグラフである。基材１１０の気孔率を増加させ厚さを減少させると、拡散層１００の透過係数が増加することが図７（Ａ）及び（Ｂ）のグラフから明らかである。また、図７（Ｃ）は、拡散層１００の拡散抵抗と基材１１０の気孔率との間の相関関係を表すグラフであり、図７（Ｄ）は、拡散層１００の拡散抵抗と基材１１０の厚さとの間の相関関係を表すグラフである。基材１１０の気孔率を減少させ厚さを増加させると、拡散層１００の拡散抵抗が増加することが図７（Ｃ）及び（Ｄ）のグラフから明らかである。
【００２５】
一方、拡散層１００の物性と拡散層１００の微多孔質層１２０の構造との間の相関関係は、例えば図８に示すようなグラフで表される。図８（Ａ）は、拡散層１００の拡散抵抗と微多孔質層１２０の気孔率との間の相関関係を表すグラフであり、図８（Ｂ）は、拡散層１００の拡散抵抗と微多孔質層１２０の厚さとの間の相関関係を表すグラフであり、図８（Ｃ）は、拡散層１００の拡散抵抗と微多孔質層１２０の粒径との間の相関関係を表すグラフである。微多孔質層１２０の気孔率を減少させ厚さを増加させ粒径を減少させると、拡散層１００の拡散抵抗が増加することが図８（Ａ）〜（Ｃ）のグラフから明らかである。また、図８（Ｄ）は、拡散層１００の熱伝導率と微多孔質層１２０の気孔率との間の相関関係を表すグラフであり、図８（Ｅ）は、拡散層１００の熱伝導率と微多孔質層１２０の厚さとの間の相関関係を表すグラフであり、図８（Ｆ）は、拡散層１００の熱伝導率と微多孔質層１２０の粒径との間の相関関係を表すグラフである。微多孔質層１２０の気孔率と厚さと粒径とを減少させると、拡散層１００の熱伝導率が増加することが図８（Ｄ）〜（Ｆ）のグラフから明らかである。
【００２６】
中央情報処理装置１０は、このようなグラフの情報に基づいて、拡散層１００の物性と拡散層１００の構造との間の相関関係を定式化する。また、中央情報処理装置１０は、この定式化した相関関係を用いて、目標構造（目標物性を達成するための拡散層１００の構造）を算出する。この際、中央情報処理装置１０は、遺伝的アルゴリズムを用いた多目的探索法を採用して目標構造を探索する。すなわち、中央情報処理装置１０は、本発明における第二の定式化手段及び第二の最適化手段として機能する。
【００２７】
以上説明した実施形態に係るシミュレーション装置１においては、中央情報処理装置１０（第一の定式化手段及び第一の最適化手段）により、目標とする発電性能を達成するための拡散層１００の物性（目標物性）を算出することができる。そして、中央情報処理装置１０（第二の定式化手段及び第二の最適化手段）により、目標物性を達成するための拡散層１００の構造を算出することができる。この結果、目標とする発電性能を達成するための拡散層１００の構造を算出することができる。従って、従来のシミュレーション装置のように最適な幾何形状や特性データを得るまでモデル化や算出を繰り返し行う必要がなくなり、最適な拡散層１００の設計を効率良く行うことができる。
【００２８】
なお、以上の実施形態においては、定式化及び最適化の手法を採用して、目標とする発電性能を達成するための拡散層の物性（目標物性）を算出し、目標物性を達成するための拡散層の構造を算出した例を示したが、同様の手法を採用して、拡散層の構造から拡散層の物性を予測し、さらに拡散層の物性から発電性能を予測することができる。従って、設計後の構造が目標性能を達成するか否かを予測することが可能となる。
【符号の説明】
【００２９】
１…シミュレーション装置、１０…中央情報処理装置（第一の定式化手段、第一の最適化手段、第二の定式化手段、第二の最適化手段）、１００…拡散層、１１０…基材、１２０…微多孔質層。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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