(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電解質膜と触媒層と拡散層とを有する膜−電極アッセンブリを備える燃料電池の発電性能を予測する燃料電池シミュレーション装置であって、
前記触媒層の幾何形状及び特性データから触媒層のモデル化を行うモデル作成手段と、
触媒層モデルを用いて、ガス輸送方程式、水生成・輸送相変化方程式、電気伝導方程式、熱伝導方程式及び触媒反応方程式を連立させて前記触媒層の発電状態分布、マクロ物性値のうち少なくともいずれか１つを算出する算出手段と、を備え、
前記モデル作成手段では、前記幾何形状データは前記触媒層の実際の画像データ又は数値データであり、前記特性データは前記触媒層の実際の物理的特性データであることを特徴とする燃料電池シミュレーション装置。
【請求項２】
請求項１記載の燃料電池シミュレーション装置であって、前記モデル作成手段は、前記電解質膜及び前記拡散層の幾何形状及び特性データから電解質膜及び拡散層のモデル化を行い、前記算出手段は、電解質膜モデル及び拡散層モデルを用いて、ガス輸送方程式、水生成・輸送相変化方程式、電気伝導方程式、熱伝導方程式及び触媒反応方程式を連立させて前記電解質膜及び前記拡散層の発電状態分布、マクロ物性値のうち少なくともいずれか１つを算出することを特徴とする燃料電池シミュレーション装置。
【請求項３】
請求項２記載の燃料電池シミュレーション装置であって、前記モデル作成手段は、前記触媒層、前記電解質膜、前記拡散層の幾何形状及び特性データに加え、材料構成割合、材料物性データからモデル化を行うことを特徴とする燃料電池シミュレーション装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の燃料電池シミュレーション装置であって、前記ガス輸送方程式、前記水生成・輸送相変化方程式には、ミクロ２相流モデルを用いることを特徴とする燃料電池シミュレーション装置。
【請求項５】
請求項３記載の燃料電池シミュレーション装置であって、前記材料物性データに替えて、量子分子動力学計算による分子モデルを用いることを特徴とする燃料電池シミュレーション装置。
【請求項６】
請求項２記載の燃料電池シミュレーション装置であって、前記算出手段は、前記各方程式に時間パラメータを導入して、前記触媒層、前記電解質膜及び前記拡散層の発電状態分布の動的特性を算出することを特徴とする燃料電池シミュレーション装置。
【請求項７】
請求項２記載の燃料電池シミュレーション装置であって、前記算出手段による算出結果と目標値との差が所定値以下となるように、前記幾何形状及び前記特性データを変化させ、モデル作成手段によるモデル化及び算出手段による算出を繰り返し行わせる繰り返し手段を備えることを特徴とする燃料電池シミュレーション装置。
【請求項８】
電解質膜と前記電解質膜を挟持する一対の触媒層と前記一対の触媒層の両外側を挟持する一対の拡散層とを有する膜−電極アッセンブリを備える燃料電池の製造方法であって、
前記触媒層には、請求項１記載の燃料電池シミュレーション装置により算出された触媒層の発電状態分布の結果に基づいて決定される幾何形状及び物性データを有する触媒層を用いることを特徴とする燃料電池の製造方法。
【請求項９】
電解質膜と触媒層と拡散層とを有する膜−電極アッセンブリを備える燃料電池の発電性能を予測する燃料電池シミュレーション装置であって、
前記触媒層の幾何形状及び特性データから触媒層のモデル化を行うモデル作成手段と、
触媒層モデルを用いて、ガス輸送方程式、水生成・輸送相変化方程式、電気伝導方程式、熱伝導方程式及び触媒反応方程式を連立させて前記触媒層の発電状態分布、マクロ物性値のうち少なくともいずれか１つを算出する算出手段と、前記算出手段による算出結果と目標値との差が所定値以下となるように、前記幾何形状及び前記特性データを変化させ、モデル作成手段によるモデル化及び算出手段による算出を繰り返し行わせる繰り返し手段と、を備えることを特徴とする燃料電池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、燃料電池の発電性能を予測するための燃料電池シミュレーション装置、及び当該燃料電池シミュレーション装置の予測結果を利用して設計される燃料電池に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年の環境問題、特に自動車の排出ガスによる大気汚染や二酸化炭素に伴う地球温暖化に対する対策の一つとして、クリーンな排気及び高エネルギ効率運転を可能にする燃料電池技術が注目されている。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−電極アッセンブリと、膜電極アッセンブリの両外側を挟持する一対の燃料電池用セパレータとにより構成されている。
【０００３】
燃料電池を構成する上記部材は高価であることから、燃料電池の設計、製造の際には、シミュレーション技術が広く活用されている（例えば、特許文献１，２参照）。
【０００４】
燃料電池を構成する部材のうち、特に触媒層は燃料電池の特性を左右する重要な要素であるため、シミュレーション技術を活用する意義は大きい。しかし、シミュレーション時の演算処理を簡略化するため等により、触媒層の構造を「均質多孔体」と仮定してシミュレーションを行うと、実際の触媒層の特性及び挙動を把握することができず、燃料電池の発電性能をシミュレーションにより精度良く予測することが困難となる。
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−１３５８１４号公報
【特許文献２】特開２００７−９５６２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、触媒層の実際の構造（例えば、不均質多孔体）に基づいて燃料電池の発電性能を予測することができる燃料電池シミュレーション装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、電解質膜と触媒層と拡散層とを有する膜−電極アッセンブリを備える燃料電池の発電性能を予測する燃料電池シミュレーション装置であって、前記触媒層の幾何形状及び特性データから触媒層のモデル化を行うモデル作成手段と、触媒層モデルを用いて、ガス輸送方程式、水生成・輸送相変化方程式、電気伝導方程式、熱伝導方程式及び触媒反応方程式を連立させて前記触媒層の発電状態分布、マクロ物性値のうち少なくともいずれか１つを算出する算出手段と、を備える。
【０００８】
また、前記燃料電池シミュレーション装置において、前記モデル作成手段は、前記電解質膜及び前記拡散層の幾何形状及び特性データから電解質膜及び拡散層のモデル化を行い、前記算出手段は、電解質膜モデル及び拡散層モデルを用いて、ガス輸送方程式、水生成・輸送相変化方程式、電気伝導方程式、熱伝導方程式及び触媒反応方程式を連立させて前記電解質膜及び前記拡散層の発電状態分布、マクロ物性値のうち少なくともいずれか１つを算出することが好ましい。
【０００９】
また、前記燃料電池シミュレーション装置において、前記モデル作成手段は、前記触媒層、前記電解質膜、前記拡散層の幾何形状及び特性データに加え、材料構成割合、材料物性データからモデル化を行うことが好ましい。
【００１０】
また、前記燃料電池シミュレーション装置において、前記ガス輸送方程式、前記水生成・輸送相変化方程式には、ミクロ２相流モデルを用いることが好ましい。
【００１１】
また、前記燃料電池シミュレーション装置において、前記材料物性データに替えて、量子分子動力学計算による分子モデルを用いることが好ましい。
【００１２】
また、前記燃料電池シミュレーション装置において、前記算出手段は、前記各方程式に時間パラメータを導入して、前記触媒層、前記電解質膜及び前記拡散層の発電状態分布の動的特性を算出することが好ましい。
【００１３】
また、前記燃料電池シミュレーション装置において、前記算出手段による算出結果と目標値との差が所定値以下となるように、前記幾何形状及び前記特性データを変化させ、モデル作成手段によるモデル化及び算出手段による算出を繰り返し行わせる繰り返し手段を備えることが好ましい。
【００１４】
また、本発明は、電解質膜と前記電解質膜を挟持する一対の触媒層と前記一対の触媒層の両外側を挟持する一対の拡散層とを有する膜−電極アッセンブリを備える燃料電池の製造方法であって、前記触媒層には、請求項１記載の燃料電池シミュレーション装置により算出された触媒層の発電状態分布の結果に基づいて決定される幾何形状及び物性データを有する触媒層を用いることが好ましい。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、触媒層の実際の物理的構造（例えば、不均質多孔体）に基づき、触媒層の解析を行い、燃料電池の発電性能を予測することができる燃料電池シミュレーション装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明の実施の形態について以下説明する。
【００１７】
図１は、本発明の実施形態に係る燃料電池シミュレーション装置の構成の一例を示す概略模式図である。図１に示すように燃料電池シミュレーション装置１は、触媒層、電解質膜及び拡散層（以下触媒層等と呼ぶ場合がある）の幾何形状及び特性値データ等を入力するキーボード等の入力手段１０と、演算処理を実行するＣＰＵ１２と、計算結果を出力するディスプレイ等の出力手段１４とを備えるものである。
【００１８】
ＣＰＵ１２は、触媒層等の幾何形状及び特性データから触媒層等のモデル化を行うモデル作成モジュール１６を有する。ＣＰＵ１２のモデル作成モジュール１６は、ＣＡＴＩＡ等の３Ｄソリッドキャド又はボクセル法等を用いて、入力手段１０により入力された触媒層等の幾何形状及び物性データから触媒層等のモデル化を行う。本実施形態では、触媒層の幾何形状及び物性データのみでも、燃料電池の発電性能を予測することは可能であるが、電解質膜及び拡散層の幾何形状及び物性データを加えることにより、膜−電極アッセンブリとしてのモデル化が可能となり、精度よく燃料電池の発電性能を予測することが可能となる。触媒層等の幾何形状データとは、モデル化又は下記方程式に必要な幾何形状データを含むものである。触媒層の幾何形状データは、例えば、触媒層を構成する白金等の触媒金属の粒径、担持密度、触媒層を構成するカーボンの粒径、アイオノマー比率（Ｉ／Ｃ）、触媒層厚さ、気孔径分布等である。また、電解質膜の幾何形状データとしては、例えば、電解質膜厚さ、表面性状（粗さ）等であり、拡散層の幾何形状データとしては、例えば、拡散層の厚さ、拡散層の親疎水率、気孔径分布等である。また、これらの幾何形状データとして、触媒層、電解質膜、拡散層のＳＥＭ画像、ＴＥＭ画像データを用いることも可能であるが、モデル化の処理時間を短縮することができる点で、幾何形状データは画像データより数値データの方が好ましい。
【００１９】
触媒層等の特性データとは、モデル化又は下記方程式に必要な物理的特性データを含むものである。触媒層の特性データは、例えば、細孔径分布、親疎水孔分布、毛管圧特性等である。電解質膜及び拡散層の特性データも上記と同様である。
【００２０】
精度よく燃料電池の発電性能を予測することができる点で、上記幾何形状及び特性データの他に、触媒層等の材料構成割合、材料物性データを加えて、触媒層等のモデル化を行うことが好ましい。触媒層は、例えば、白金、ルテニウム等の金属触媒を担持したカーボンとパーフルオロスルホン酸系の電解質等とを混合して成膜することにより形成される。すなわち、触媒層等の材料構成割合データとは、触媒層を構成する材料の割合である。また、触媒層の材料物性データは、上記説明したような触媒層を構成する材料の物性であり、例えば、触媒活性（交換電流密度）、熱伝導率、電子伝導率、プロトン伝導率等である。拡散層は、カーボン繊維等の多孔質材料等が用いられるが、多孔質材料の表面に撥水剤等が塗布される場合には、多孔質材料と撥水剤との割合等が材料構成割合データとなる。また、拡散層の材料物性データは、上記説明した拡散層を構成する材料の物性であり、例えば、熱伝導率、電子伝導率等である。電解質膜は、プロトン伝導性を有する膜であり、例えば、パーフルオロスルホン酸系の樹脂膜等が用いられるが、パーフルオロスルホン酸系の樹脂の複合膜である場合には、使用される樹脂の割合等が材料構成割合データとなる。また、電解質膜の材料物性データは、使用する樹脂等の物性データであり、熱伝導率、プロトン伝導率等である。
【００２１】
モデル作成モジュール１６により、触媒層等の幾何形状及び特性データ等からモデル化した触媒層、電解質膜、拡散層モデル（膜−電極アッセンブリモデルと呼ぶ場合がある）を図２に示す。通常、膜−電極アッセンブリは、電解質膜と電解質膜の両側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ものである。本実施形態では、その後の演算処理の負担を回避するため、図２に示すように、電解質膜２０と電解質膜２０の一方の面に、白金等の触媒が担持されたカーボン等の担体２２を有する触媒層２４と拡散層２６とを有するものを膜−電極アッセンブリモデル２８として作成される。本実施形態のモデルは一例であって、これに制限されるものではなく、例えば、３次元の膜−電極アッセンブリモデル等であってもよい。
【００２２】
図１に示すようにＣＰＵ１２は、モデル作成モジュール１６により作成された膜−電極アッセンブリモデルを用いて、以下の各方程式を連立させて触媒層等の発電状態分布、マクロ物性を求める算出モジュール１８を有する。ここで、発電状態分布とは、触媒層、拡散層、電解質膜において、燃料電池に供給されるガス、燃料電池の発電によって生成する水、熱（温度）、電気（電流）の分布であり、触媒層等における水、ガスの分布は下記に示すガス輸送方程式、水生成・輸送相変化方程式により、温度分布は下記に示す熱伝導方程式により、電流分布は下記に示す電気伝導方程式及び触媒反応方程式により求められる。また、マクロ物性とは、各方程式から求められるイオン伝導度（抵抗過電圧）、濃度過電圧、拡散係数（ガス、水）、透過係数（ガス、水）である。本実施形態では、算出モジュール１８によって、触媒層等の発電状態分布、マクロ物性のうち少なくともいずれか１つが算出される。
【００２３】
ＣＰＵ１２の算出モジュール１８は、モデル作成モジュール１６により作成された膜−電極アッセンブリモデルと、算出モジュールに記憶された上記方程式に必要な燃料電池の運転条件（電流、温度、湿度、圧力等）とを用いて、ガス輸送方程式、水生成・輸送相変化方程式、電気伝導方程式、熱伝導方程式及び触媒方程式により触媒層等の発電状態分布、マクロ物性を求める。
【００２４】
ガス輸送方程式とは、質量保存則、運動量保存則、物質量保存則であり、下式（１）〜（３）で表される。
∇・（ρｕ）＝０                                  （１）
ρ：ガス流体の密度、ｕ：ガス流体の速度
１／ε2∇・（ρｕｕ）＝−∇Ｐ＋∇τ＋Ｓu        （２）
Ｐ：ガス流体の圧力分布、τ：ガスせん断力、Ｓu：ガス流体素片にはたらく体積力
∇・（ｕＣk）＝∇・（Ｄkeff∇Ｃk）＋Ｓk         （３）
Ｃk：ガス流体濃度分布、Ｄkeff：実効拡散係数、Ｓk：化学反応によるガス生成・消費
【００２５】
電気伝導方程式とは、電荷保存則であり、下式（４）で表される。
∇・（κeff∇Φe）＋ＳΦ＝０                    （４）
κeff：実効電子伝導度、Φe：電位、ＳΦ：発電電流
【００２６】
熱伝導方程式とは、エネルギ保存則であり、下式（５）で表される。
∇・（ρｃpｕＴ）＝∇・（ｋeff∇Ｔ）＋ＳT
Ｔ：温度分布、ｃp：比熱、ｋeff：実効熱伝導度、ＳT：発熱・吸熱
【００２７】
触媒反応方程式は、電気化学反応であり、下式（６）で表される。
ΣｓkＭkz＝ｎｅ-          （６）
Ｍk：化学式、ｓk：化学量論係数、ｎ：電荷移動数
電気化学反応は、以下に示す式による。
アノード極：Ｈ2  →  ２Ｈ+  ＋  ２ｅ-
カソード極：１／２Ｏ2  ＋  ２Ｈ+  ＋  ２ｅ-  →  Ｈ2Ｏ
【００２８】
水生成・輸送相変化方程式は、下式（７）〜（９）で表される。
∂（ερ）／∂ｔ＋∇・（ερｕ）＝０          （７）
∂（ερｕ）／∂ｔ＋∇・（ερｕｕ）＝∂（εμ∇ｕ）−ε∇Ｐ＋ερkｇ−ε2・μ／Ｋ・ｕ                                      （８）
∂／∂ｔ（ερＣ）＋∇・（ενcρｕＣ）＝∇・（ερＤ∇Ｃ）＋∇・｛ε（ρlｓＤl∇Ｃl＋ρg（１−ｓ）Ｄg∇Ｃg−ρＤ∇Ｃ）｝−∇・（（Ｃl−Ｃg）ｊl）  （９）
ｇ：重力、Ｋ：透過係数、Ｃl：水濃度勾配、Ｃg：ガス濃度勾配、Ｄl：水拡散係数、Ｄg：ガス拡散係数、νc：動粘性係数
【００２９】
ＣＰＵ１２の算出モジュール１８により求められた触媒層等の発電状態分布、マクロ物性は、出力手段１４により、数値、グラフ、分布図で可視表示される。
【００３０】
本実施形態では、ＣＰＵ１２の算出モジュール１８に格子ボルツマン法（ＬＢＭ）、ラグランジュ法等によるミクロ２相流モデルを読み込ませ、該ミクロ２相流モデルを用いてガス輸送方程式、水生成・輸送相変化方程式により触媒層等における水、ガスの分布を求めることが好ましい。このような演算処理には、例えば、Ｆｌｕｅｎｔ（登録商標）、ＳＴＡＲ−ＣＤ等のソフトウェアを用いることが好ましい。これにより、演算処理速度及び精度を向上させることができる。
【００３１】
また、ＣＰＵ１２の算出モジュール１８は、例えば、ＭＯＰＡＣ２００２（富士通社製）、Ｇａｕｓｓｉａｎ（登録商標）、Ｄｍｏｌ３（登録商標）等のソフトウェアを読み込ませ、上記説明した材料物性データに替えて、量子分子動力学計算による分子モデルを用いて、上記説明した各方程式を連立させて触媒層等の発電状態分布又はマクロ物性を算出することが好ましい。これにより、材料物性データを入力することなく、触媒層等の発電状態分布又はマクロ物性を高精度に算出することができる。
【００３２】
また、ＣＰＵ１２の算出モジュール１８は、ガス輸送方程式、水生成・輸送相変化方程式、電気伝導方程式、熱伝導方程式及び触媒方程式に時間パラメータを導入し、触媒層等の発電状態分布の動的特性を求めることが好ましい。これにより、触媒層等の劣化箇所等を予測することができる。時間パラメータは、算出モジュール１８に読み込ませておいてもよいし、入力手段１０から入力してもよい。
【００３３】
また、ＣＰＵ１２は、ＣＰＵ１２の算出モジュール１８により求められた触媒層等の発電状態分布、マクロ物性と予め設定した目標値との差が所定値以下となるように、触媒層等の幾何形状データ、特性データ、触媒層等の材料構成割合データ、材料物性データを変化させ、モデル作成モジュールによるモデル化及び算出モジュールによる算出を繰り返し行わせる繰り返しモジュールを備えることが好ましい。図３は、本発明の他の実施形態に係る燃料電池シミュレーション装置の構成の一例を示す概略模式図である。図３に示すように、燃料電池シミュレーション装置２は、ＣＰＵ３０に繰り返しモジュール３２を備えている。図３に示すシミュレーション装置２において、図１に示すシミュレーション装置１と同様の構成については同一の符合を付している。
【００３４】
繰り返しモジュールを備えるＣＰＵ１２の動作について、図３の燃料電池シミュレーション装置２を用いて説明する。まず、例えば、入力手段１０により幾何形状データ等が入力され、幾何形状データ等からモデル作成モジュール１６によりモデルが作成される。次に、算出モジュール１８により当該モデルを用いて上記説明した各方程式により触媒層等の発電状態分布等が算出される。次に、算出された発電状態分布と繰り返しモジュール３２に記録された目標値との差が所定値より大きいと繰り返しモジュール３２により判定された場合には、繰り返しモジュール３２により、予め設定した範囲で幾何形状データ等が変更され、モデル作成モジュール１６にモデル作成指示がなされる。そして、モデル作成モジュール１６により作成されたモデルを用いて、算出モジュール１８により上記同様に発電状態分布等が算出される。そして、算出結果と目標値との差が所定値以下となるまで繰り返しモジュール３２により、モデル作成モジュール１６によるモデル化及び算出モジュール１８による算出が繰り返し行われる。これにより、最適な触媒層等の幾何形状データ、特性データ、触媒層等の材料構成割合データ、材料物性データを得ることができる。
【００３５】
図４は、本発明の実施形態に係る燃料電池の構成の一例を示す模式断面図である。図４に示すように、燃料電池３は、電解質膜３４と電解質膜３４を挟持する一対の触媒層３６（アノード極触媒層、カソード極触媒層）と触媒層３６の両外側を挟持する一対の拡散層３８とを有する膜−電極アッセンブリ４０と、膜−電極アッセンブリ４０の両外側を挟持する一対の燃料電池用セパレータ４２とを有する。燃料電池用セパレータ４２の空洞部は、燃料電池の発電に使用されるガス（アノードガス、カソードガス）の流路４４となっている。また、燃料電池用セパレータ同士は、接着剤４６によりシールされている。
【００３６】
本実施形態に用いられる電解質膜３４、触媒層３６、拡散層３８は、上記説明した燃料電池シミュレーション装置により算出された電解質膜、触媒層、拡散層の発電状態分布又はマクロ物性の結果に基づいて決定された幾何形状及データ、特性データ、材料構成割合データ、材料物性データを有するものである。これにより、発電性能の高い燃料電池となる。
【００３７】
上記本実施形態に係る燃料電池は、例えば、携帯電話、携帯用パソコン等のモバイル機器用小型電源、自動車用電源、家庭用電源等として使用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の実施形態に係る燃料電池シミュレーション装置の構成の一例を示す概略模式図である。
【図２】モデル作成モジュールによりモデル化した膜−電極アッセンブリモデルである。
【図３】本発明の他の実施形態に係る燃料電池シミュレーション装置の構成の一例を示す概略模式図である。
【図４】本発明の実施形態に係る燃料電池の構成の一例を示す模式断面図である。
【符号の説明】
【００３９】
１，２  燃料電池シミュレーション装置、３  燃料電池、１０  入力手段、１２，３０ＣＰＵ、１４  出力手段、１６  モデル作成モジュール、１８算出モジュール、２０  電解質膜、２２  担体、２４  触媒層、２６  拡散層、２８  膜−電極アッセンブリモデル、３２  繰り返しモジュール、３４  電解質膜、３６  触媒層、３８  拡散層、４０  膜−電極アッセンブリ、４２  燃料電池用セパレータ、４４  流路、４６  接着剤。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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