COMSOL在金属氢化物贮氢罐传热传质模拟中的应用

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COMSOL帮助阿拉贡国家实验室制氢技术突破

COMSOL帮助阿拉贡国家实验室制氢技术突破

COMSOL帮助阿拉贡国家实验室制氢技术突破世界各国都在找寻使氢成为主要运输燃料的方法,并最大程度上代替化石燃料。

要实现这个目标,首先就是要找到最经济、最节约生产氢的方法,而且过程中不产生温室气体。

电解和热化学循环方法是当今生产氢的主要方法之一。

阿尔贡国家实验室正在使用COMSOL Multiphysics研究溴化钙水解方法是否可以应用于电解和热化学循环过程。

氢经济带来的挑战氢虽然不是目前主流的能源,却是一个新的能量载体。

然而建立以氢能源为主体的经济面临着诸多挑战。

对氢燃料来说,还没有大规模生产、存储、运输及其使用的基础设施。

为了弥补这些不足,美国能源部建立了核氢计划(Nuclear Hydrogen Initiative)来研究核能源在氢生产中的应用。

这项计划旨在研究利用热化学循环方法通过一系列的高温(750o C~1000o C)化学反应来实现氢的制备,而这个温度要远远高于水的热解温度。

热化学循环技术的研究还处在初级阶段。

尽管许多可能的循环已经确定,但是只有极少数有工业应用的可能。

热能相对于电能的使用更有吸引力。

溴化钙循环产生的高温不仅在下一代核电站的范围内,还可以省去使用昂贵高温材料制造辅助加热设备。

Argonne国家实验室的研究小组正在研究溴化钙(Ca-Br)水裂解循环,与水发生吸热反应生成氧化钙(CaO)和溴化氢(HBr)。

生成的溴化氢通过电解或者等离子体分解过程形成氢气和溴。

这个循环过程对于NHI来说非常有吸引力,尽管这个过程是非常耗费热量,但是接近一半的水裂解需要的热动力学能量都由核热提供。

CaBr2水解方法现在有两种方法将CaBr2(带着反应需要的热量)和水蒸气在连续过程中混合,一种是在蒸汽环境中喷洒熔融的CaBr2,另一种方式就是在盛放熔融CaBr2的容器中喷射蒸汽泡。

利用COMSOL Multiphysics就可以轻松的研究这两种方法的优缺点。

对于每一种方法的模拟都是为了深入的了解气液固三相之间的质量、动量以及热传输等内在物理机制,进而研究过程的控制机制实现对生产效率和热效率的优化。

COMSOL Multiphysics 在化学工程领域的应用案例集

COMSOL Multiphysics 在化学工程领域的应用案例集

案例1、电化学专题电化学是研究电能和化学能之间的相互转化及转化过程中有关规律的科学,包含电泳,电渗、电化学反应等。

COMSOL Multiphysics提供专业的应用模式来分析带电料子在溶液中的迁移、对流和扩散,电化学反应等,广泛应用于HPLC、电解工业、电化学工业等。

剃须刀刀罩的电化学加工(Philips公司)高档电动剃须刀的刀罩要求很精密,常采用电化学方法加工。

其中包含可控电化学分解的阳极(刀罩)、预成型的阴极(模具)和电解液。

电解液中不仅含有金属离子,还含有副产物气体,后者会增加表面电解质的库仑力,必须通过调整电势来即时地进行补偿;由于反应热和电阻热,电解液的温度应该得到控制;由温升引起的热应力会影响刀罩的强度;求解域会随着电解过程而发生变化。

种种现象表明这是个非常复杂的多物理场问题。

利用COMSOL Multiphysics的电磁、化工、结构力学模块中各种应用模式的直接耦合,可以得到很好的描述。

电渗泵中的流场分布(COMSOL模型库)当一种极性流体(例如水)和一种固体(例如玻璃)接触时,固体表面将产生电荷,并影响流体中的电荷分布,形成一种双电层。

靠近流道壁的电荷被强拉至表面,如果加入电场则可以改变流体内部的电荷分布,驱动流体流动。

这个电渗流泵就是利用了这种现象(A. Brask 等人和Y. Takamura 等人),利用COMSOL Multiphysics提供的电渗流模型,完美地分析了其中的Stokes流和传导介质之间的耦合关系。

模型库>MEMS模块>Microfluidics Models>electroosmotic micropump 2d燃料电池专题燃料电池具有清洁、高效等优点,已广泛应用于便携式电子产品,汽车等运输交通工具,住宅供电,以及社会各方面的供电系统。

COMSOL Multiphysics是燃料电池数值模拟研究领域中最为成熟的商业软件之一,已成为国内外许多研究单位必备研究工具。

金属氢化物放氢过程数值分析

金属氢化物放氢过程数值分析

金属氢化物放氢过程数值分析
汪琼华;汤建华;胡国新
【期刊名称】《工程热物理学报》
【年(卷),期】2006(27)6
【摘要】通过分析外壁处有恒温热源条件下贮氢合金放氢过程的传热现象,建立多孔介质的传热模型,研究分析了真空烧结的多孔贮氢复合材料放氢过程中温度场和速度场变化规律.计算结果表明,当反应焓变小于外界传入的热量时,温度逐渐上升.由于从内壁到外壁热阻很大,导致靠近内壁处温度难以上升,氢气也就难以释放,故为提高合金利用率,须减小传热间隔,并适当提高初始温度。

氢气流速刚开始时大,很快趋于平稳.孔隙率对温度分布和流速影响很大,孔隙率越大,则气流速度更平缓易于控制,但使合金含氢量减小.选取合适的贮氢合金孔隙率对金属氢化物放氢过程较为关键.
【总页数】3页(P1023-1025)
【关键词】贮氢合金;传热;数值模拟;多孔介质
【作者】汪琼华;汤建华;胡国新
【作者单位】上海航天动力机械研究所;上海交通大学工程热物理研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TK124
【相关文献】
1.内螺旋管金属氢化物反应器吸氢过程数值分析及优化 [J], 鲍泽威;刘亮;袁晟毅
2.梯度填充膨胀石墨的金属氢化物反应器吸氢过程数值分析 [J], 闫栋;鲍泽威;赵文丽;黄卫星
3.梯度填充膨胀石墨的金属氢化物反应器吸氢过程数值分析 [J], 闫栋;鲍泽威;赵文丽;黄卫星;
4.金属氢化物储氢反应器放氢特性的数值模拟 [J], 鲍泽威;朱泽志;牟晓锋;闫栋
5.金属氢化物储氢反应器放氢特性的数值模拟 [J], 鲍泽威;朱泽志;牟晓锋;闫栋因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

北京化工大学——Comsol多物理场模拟基础

北京化工大学——Comsol多物理场模拟基础
• 对实际过程的合理简化是衡量数值模拟水平高低 的一个重要方面。
关于研究方法
• 用实验方法得到上述信息
– 测量组分质量分数沿管长的分布,需密集取样,分析 需要时间、成本。取样点少,得到错误的规律,实验 失败。
– 测量两个反应速率,几乎不可能。速率是一个微分量, 即质量分数随时间变化。
– 用实验方法得到优化的冷却液温度,几乎不可能。需 要大量的实验和高精度的测量,时间、人力、物力的 消耗难以估量。
对过程的操作参数、 边界条件的描述
ΔH,反应热
rΔH,反应放 出的热量
优化过程
冷却液进口温度为334K
温度分布
反应速率
模型中的不完善之处
• 不考虑反应器内径向的温度、浓度差异,使上述 结果仅在特定情况下是一个较好的估算值。
• 模型维数增加,可以使模型更接近实际情况,但 代价是计算量增加一个数量级。
温度分布
反应速率
• 如何提高产物(组分B)的出口浓度?
– 缩短反应器长度(停留时间)? – 改变管内物料的温度(温差,传热、反应)?
• 升温 • 降温
– 改变管外冷却液温度(温差,传热、反应)
• 升温 • 降温
– 改变管外冷却液的流量(ReNu)
• 加大流量 • 减小流量
对计算区域的描述 物性、源项、初始值
• 直到选择所有物理场,再按Study按钮。
下面还有子类
下面还有子类
完成向导后的界面
设置模型的顺序, 能够设置的内容 在快捷菜单中
尽量不用菜单和工具条上的 按钮,快捷菜单的内容才是 与当前任务最相关的
Global Definition
• Parameter
– 几何尺寸(尺寸、位置) – 各种常数

COMSOL Multiphysics 在材料科学领域的应用案例集

COMSOL Multiphysics 在材料科学领域的应用案例集

案例铁矿床的磁勘探磁性探测是用于特定铁矿石脉的地质勘探的一种方法,对于是由磁铁矿和赤铁矿组成的矿脉。

估算富铁层的质心位置和空间区域有助于减少开发的成本。

被动磁性探测依赖于对局部地磁分布异常的精确绘图——即该区域的自然静磁场对基于地球磁偶极子模型的预测值的偏离大小。

本案例研究了表面和空中探矿的地磁异常的估算结果。

地壳的磁场异常可能来源于富铁矿石被感应后或者残余磁化的磁场。

上图颜色图显示了相对于地壳表面铁矿石深度,而流线则为磁通量。

案例来源:模型库AC/DC_Module>General_Industrial_Applications>Magnetic Prospecting of Iron Ore Deposits冷坩埚冷坩埚是通过电磁场熔炼高纯度材料的有力工具,应用领域包括航空工业和医学假体中的钛合金加工、光电工业的硅净化等。

本案例首先总结了冷坩埚3D电磁模型的计算结果,然后计算了2D瞬态电磁-流体力学耦合模型。

该模型包含移动网格(ALE)技术,用以显示悬浮状态的液体形状(考虑电磁搅拌的影响)。

最后根据2D模型推断了3D模型的初步结果。

上图表示磁悬浮的应用——非接触式熔炼,同时考虑导电电流、电磁感应、热传导与磁悬浮等效应,用于制备钛合金、硅或纯玻璃等高纯度材料。

案例来源:Numerical Modeling of a Levitated Liquid in a Cold Crucible,COMSOL 2007年会微波烧结本案例数值模拟了在单独的电场和磁场的TE102空腔中铜粉末金属盒的微波加热,用于补充实验结果。

一般来说,盒子的热耗散可能是由于电阻加热、介电损耗或磁损失。

这些耗散机制分别耦合于盒子的有效导电率、有效复合介电常数、有效复合渗透系数。

通过在COMSOL中使用单独的电磁场测量值来联合各种损耗,模拟腔体中的物理场和加热趋势。

仿真结果表明与实验吻合得很好,并有助于提供粉末金属中微波场相互作用的自洽结果。

基于 Comsol Multiphysics 的金属储罐阴极保护方案的优化

基于 Comsol Multiphysics 的金属储罐阴极保护方案的优化

第 2 9卷第4期2016年8月石油化工高等学校学报JOURNAL OF PETROCHEMICAL UNIVERSITIESV ol. 2 9 No • 4八ug. 2016文章编号:1006-396X(2016)04-0092-05 投稿网址:h ttp://j 基于Comsol M u ltip h y s ic s的金属储罐阴极保护方案的优化辛艳萍,梁月(中国石油大学胜利学院油气工程学院,山东东营257000)摘要:利用Comsol M ultiphysics软件建立了金属储罐底板外加电流法阴极保护电位分布的仿真模型。

通过数值模拟方法,研究了阴极汇流点数量、汇流点布置情况、辅助阳极埋设深度、土壤电阻率以及电极的极化特性等因素对保护电位分布规律和阴极保护效果的影响。

结果表明,在其他条件不变的情况下,罐底中心设置汇流点和多点汇流的方式,罐底板的阴极保护效果更好,但由于罐底板整体电位降差别不大,考虑到经济可行性因素,建议采用边缘处单点汇流的方式;此外,土壤电阻率越小,阳极埋深越深,罐底板越不容易受到腐蚀,罐底板越易于极化,储罐底板的阴极保护效果越好。

关键词:金属储罐;阴极保护;外加电流;Comsol M ultiphysics; 数值模拟中图分类号:TK988 文献标志码:八doi:10.3969/j.issn.l006-396X.2016.04.019O ptim ization of C athodic P ro tectio n P lan for M etal StorageT an k w ith C om sol M ultiphysicsXin Yanping,Liang Yue(College o f Oil and Gas Engineering ^Shengli College China University o f Petroleum ^Dongying Shandong257000, China) Abstract:The mathematical model of cathodic protection potential distribution with impressed current on the exterior of metal storage tank bottom is established and calculated by using Comsol multiphysics software. The effects of the num bers and layout of cathodic confluence points depth of auxiliary anode,soil resistivity,and the influence of polarization characteristic on protection potential distribution of tank bottom were studied. The results showed th at, with other conditions unchanged»the way of setting confluence points on the center of tank bottom and more points confluence would produce better results of cathodic protection. But due to potential drop of tank bottom with little difference»and considering economic feasibility factors. Single-point confluence at the edges was proposed. M oreover, the sm aller the soil resistivity w as,the deeper the depth of auxiliary anode was. T he tank bottom is not easy to be corroded and polarized. It is better for cathodic protection effect of tank bottom.Keywords:Metal storage ta n k;Cathodic protection;Impressed cu rren t;Comsol m ultiphysics; Numerical simulation阴极保护是金属储罐罐底板防腐的重要措施之 一 •萁中保护电位的分布情况是决定阴极保护效果 的主要因:素。

COMSOL Multiphysics 传热及化工专题介绍

COMSOL Multiphysics 传热及化工专题介绍

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CAPE-OPEN接口

化工模拟软件中的交互式标准接口

CO-LAN () 建模环境 模型的单位 热力学和物理属性的计算

在两种不同的软件之间进行选择



CAPE-OPEN 接口可以作为套接、接口或同时存在 化学反应工程模块中的CAPE-OPEN套接计算物理和热力学属性 计算是由外部的软件实现 Aspen, Simulis, PPDS (TUV/NEL), VNG , Multiflash, COCO/TEA (/) 利用
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稀物质传递

稀混合体系


溶剂占多数 (>90%) 溶质对溶液的物理属性影响 可忽略 溶质只与溶剂发生作用 常用于低浓度水或空气体系


可随时添加对流项及电动力 学方程 可根据需要修改因变量数量 可很方便地设定各种参数
声学
ACOUSTICS MODULE
电池与燃料电池
BATTERIES & FUEL CELLS MODULE
LIVELINK™ FOR AUTODESK® INVENTOR®
微机电
MEMS MODULE
传热
HEAT TRANSFER MODULE
地球科学
EARTH SCIENCE MODULE
LIVELINK™ FOR PRO/ENGINEER ®
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流体
• 流动状态
–层流 –湍流
• 流体属性(本构关系)
–牛顿流体 –非牛顿流体
• 剪切变稀、剪切增稠、 触变、…
–粘弹性流体 –可压缩性流体 –其他
• 电流体、磁流体、…
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金属泡沫圆管换热器性能的数值模拟与分析

金属泡沫圆管换热器性能的数值模拟与分析

金属泡沫圆管换热器性能的数值模拟与分析近年来,金属泡沫圆管换热器一直是能源利用技术领域的研究热点,因具有高热传导性、耐腐蚀、高强度和体积轻等优点,可大大提高热换的效率。

目前,关于金属泡沫换热器的研究主要集中在实验室实验和理论分析上,但是,在非稳态下,实验数据是有偏差的,而且这种试验会耗费大量的时间和金钱,而真正的换热器在实际应用中更加复杂。

因此,数值模拟和分析对于研究金属泡沫换热器性能十分重要。

在数值模拟中,建立一个计算模型,用以分析金属泡沫圆管换热器的性能,是本文的主要任务。

根据实验,换热器的性能主要涉及四个方面:热传导、流体流动、温度场和换热效率。

在模拟建模方面,采用基于Comsol Multiphysics的结构模型,对金属泡沫圆管换热器的热传导和流动特性进行模拟和分析,以获得金属泡沫圆管换热器的性能指标。

首先,在Comso Multiphysics中,根据实际情况建立金属泡沫圆管换热器的模型,并按照实际情况绘制结构图;其次,使用有限元方法,对换热器的热学性能进行模拟和分析,以获得一系列的性能参数,包括换热器的整体热传导系数、传热向量和换热效率等;最后,根据获得的模拟结果,建立温度场模型,并根据模拟结果分析金属泡沫圆管换热器的性能。

实验表明,随着金属泡沫圆管换热器的尺寸和结构参数的变化,换热器的性能也会发生变化,特别是换热效率会非常显著地变化。

从实验结果来看,在金属泡沫换热器的结构参数设计中,需要考虑孔隙尺寸、热流凝结比率和管径等参数,以获得最佳的换热效率。

综上所述,数值模拟和分析对研究金属泡沫圆管换热器的性能发挥着重要的作用,可以从多方面分析换热器结构和热特性。

另外,实验结果还表明,正确掌握金属泡沫换热器参数设计,可以提高换热效率。

本文的研究结果可以为类似研究领域提供参考,也为相关热换技术的改进提供理论依据。

总之,本文通过数值模拟和分析,分析了金属泡沫圆管换热器的性能,结果表明金属泡沫换热参数设计的合理性及其对换热效率的影响,为金属泡沫换热技术的进一步开发提供了理论依据。

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COMSOL在金属氢化物贮氢罐传热传质模拟中的应用林羲1,朱琦2,李谦1, 3, *1. 上海大学材料基因组工程研究院,上海,中国2. 上海大学机电工程与自动化学院,上海,中国3. 上海大学材料科学与工程学院及省部共建高品质特殊钢冶金与制备国家重点实验室,上海,中国* 通讯作者:李谦shuliqian@摘要:本文面对贮氢罐的实际指标(吸氢速率1.5 L min-1),采用COMSOL软件中的多孔介质传热、地下流动以及数学模块,构建吸氢过程中的传热、传质及反应动力学方程,并进行耦合求解。

贮氢罐中填充的合金为ZrCo合金,通过与实验数据的对比,验证计算模型的准确性和可靠性。

通过参数化扫描的手段,得到贮氢罐不同直径d (4<d<20 cm)、高度L (4<L<20 cm)、粉末床孔隙率(0.4<ε<0.6)下,贮氢罐整体吸氢容量和吸氢速率分布。

通过模拟得到的吸氢速率分布,筛选出符合速率指标的贮氢罐直径和高度和孔隙率的组合。

关键词:金属氢化物;贮氢罐;数值模拟;1. 简介传统化石能源的不可持续性、高污染性等问题阻碍了人类社会的可持续发展。

因此,加快能源结构转型,使用清洁能源替代化石燃料能源,是未来全球能源发展的必然趋势。

在氢能、太阳能、风能、核能等众多清洁能源中,氢及其同位素扮演着重要的角色。

一方面,氢能作为二次能源,具有燃烧值高且无污染的优点,是传统化石能源的替代品之一;另一方面,氢的同位素氚是热核聚变反应堆的主要原材料之一。

在氢能应用过程中,目前的主要瓶颈是氢及同位素的高效存储、释放的问题。

在目前主要的氢存储方式中,金属氢化物因其安全性高,循环性能好的优点,得到广泛的研究。

但由于金属氢化物吸放氢反应的热效应、粉末床的传热和传质特性较差等问题,贮氢罐的吸放氢速率下降严重,成为限制应用的主要因素。

最近几十年,针对贮氢罐吸放氢速率的问题,研究者们进行了大量的研究[1-4]。

研究发现,贮氢罐吸放氢速率可以通过以下几类方法进行改进:(1)强化传热特性,如添加高热导率骨架、添加冷却管、粉末压块等方式;(2)强化传质特性,如添加滤管等;(3)贮氢罐外部形状和尺寸。

而对贮氢罐吸放氢速率的研究一般可以通过实验研究和数值模拟研究两种方法。

其中,由于数值模拟的方法可以较为准确的预报贮氢罐的吸放氢性能,同时节约实验成本和实验时间,从而得到了广泛的研究。

在过去的几十年里,发展了一维、二维和三维的数值模型[1,5,6]。

这些模型考虑了吸放氢的热效应、氢气在粉末床间的流动、温度的传递等物理化学过程。

通过有限元方法或格尔玻尔兹曼方法,对模型进行耦合求解,预报了贮氢罐的吸放氢速率、温度和压力等变化过程,模拟的结果与实验结果吻合良好。

因此,数值模拟方法成为研究贮氢罐吸放氢过程的有效手段。

本文针对热核聚变堆中实际需求的贮氢罐吸氢速率指标1.5 L min-1,通过数值模拟的方法研究了ZrCo储氢合金在不同贮氢罐结构参数(如直径、高度和孔隙率)下的吸氢速率。

通过筛选得到符合速率指标的贮氢罐结构。

2. 数值模型图1给出了本文采用的贮氢罐结构示意图。

贮氢罐为圆柱形贮氢罐,直径为d,高度为L。

贮氢罐中填充着金属氢化物(MH),其孔隙率为ε。

氢气从顶部恒压流入贮氢罐,压力为P0。

贮氢罐底部和外表面均与恒定温度为T f 的换热流体接触并通过换热流体进行对流换热,有效换热系数为h e。

在本文的模拟过程中,采用以下假设:(1)氢气为理想气体;(2)粉末床合金颗粒均为球体且分布均匀;(3)局部热平衡假设,并忽略辐射散热;(4)合金和氢气的热物性质保持不变。

在采用假设的基础上,给出描述传热、传质、合金吸氢热力学和动力学方程及相关的参数方程。

图1 贮氢罐结构示意图2.1 传热方程传热方程考虑对流传热和热导的作用,其方程如下:()()Pg Pg e TC C uT T S tρρλ∂+∇=∇∇+∂ (1) 其中,ρC p 为有效密度和比热容乘积,ρg 为氢气密度,C pg 为氢气比热容,u 为氢气流速,λe 为粉末床有效热导率,S 为方程源项。

S 的值与吸氢动力学有关,其计算方程为:2(1)(H/M)s H H sM S H M M tρε−∂=∆∂(2)其中,M H2为氢气的相对摩尔质量,ΔH 为吸氢焓变值。

2.2 传质方程对于传质过程,我们将粉末床作为多孔介质处理,其动量方程符合达西定律:gKP u μ∇=− (3)其中,K 为粉末床渗透率,μg 为氢气粘度系数。

其连续性方程为:()g g u S tερρ∂+∇=−∂(4)其中连续性方程的源项S 为:0H/M(1)H s s M tM S ρε∂∂=−(5)其中,ε0为粉末床初始孔隙率,M H 为氢原子相对摩尔质量。

2.3 热力学和动力学方程对于合金的吸氢热力学方程,主要是通过合金的吸氢PCT (压力-成分-温度曲线)结合Van’t Hoff 方程得到。

合金的平衡压P eq 计算方程为:11(H/M)exp(())eq g refH P f R T T ∆=−− (6) 其中,R g 为气体状态常数,T ref 为参考温度,f (H/M)为参考温度下PCT 曲线的多项式拟合方程,代表参考温度下的平衡压和H/M 的关系。

对于ZrCo 合金,其在参考温度433 K 下的的f (H/M)为[7,8]:23456789(H/M)2423728H/M 16673H/M 41866H/M 65004H/M +65867H/M 44522H/M 19703H/M 5217H/M 627H/M f =−+−+−−+−+(7)合金的动力学过程,使用等温吸放氢动力学模型对吸氢方程的动力学进行描述。

对于ZrCo 合金,其吸氢动力学符合JMAK 模型n=1时的方程[9],相应的H/M 对时间t 的偏导为:max (H/M)(H/M H/M)k t∂=−∂ (8)其中,k 为速率常数,H/M max 为下的最大吸氢量。

k 的值和吸氢温度、压力有关:0exp()ln()a g eq E Pk k R T P −= (9)其中,k 0为标准速率常数,E a 为吸氢活化能。

2.4 参数方程及材料热物性参数ZrCo 合金的吸氢过程发生体积膨胀,体积膨胀比β为1.2[10],因此必须考虑吸氢过程中的体积膨胀。

假设吸氢过程中,粉末床总体积保持不变,因此吸氢过程中孔隙率和颗粒半径的变化通过下述方程进行计算:0=1(1)[1(1)]εεβξ−−+− (10)1/30[1(1)]R R βξ=−−(11)其中,R 为合金颗粒半径,ξ为反应分数。

反应分数定义为t 时刻时的H/M 和最大吸氢量H/M max 的比。

粉末床中的有效热导率、有效密度和比热容乘积分别用下述方程进行计算:(1)e g s λελελ=+−(12)(1)g Pg s Ps C C C p ρεερρ=+−(13)其中,λg 和λs 分别是氢气和合金的热导率,C pg 和C ps 分别是氢气和合金的比热容。

氢气的粘度为[11]:50.689.0510()293g T μ−=⨯(14)粉末床的渗透率K 与颗粒尺寸和孔隙率有关:322150(1)p D K εε=− (15)其中,D p 为颗粒直径。

氢气密度通过标准气体状态方程进行计算,而材料的热物性参数在表1中给出。

表1 ZrCo 和H 2的热物性参数参数 参数值 参考文献 密度ρ(kg m -3) ZrCo 7628 [12] 比热容C p (J kg -1 K -1)ZrCo 381 [13] H 2 14890 [14] 热导率λ (W m -1 K -1)ZrCo 3.140 [13] H 2 0.167 [14] 吸氢焓变ΔH (kJmol -1) ZrCo -74.66 [15] 吸氢活化能E a (kJmol -1)ZrCo 13.00 [9] 标准速率常数k 0(s -1) ZrCo 0.15 [9] 颗粒体积比β ZrCo1.20[10]2.5 初始和边界条件在本文的模拟工作中,贮氢罐的初始温度为T 0为333 K ,初始压力为P 0为5 kPa ,初始H/M 值为0。

根据图1的贮氢罐结构图,给出相应的边界条件为: (1)上部边界00, T P P n∂==∂(16)氢气压力恒定为P 0,温度自由。

(2)下部和左右圆面(),0ee f T P h T T nnλ∂∂−=−=∂∂ (17)其中,h e 为有效换热系数,T f 为换热流体温度。

换热流体温度恒定为T 0。

由于贮氢罐安置在恒温静止的水浴中,假设其换热系数为100 W m -1K -1。

3. 模拟结果本文上述的方程在COMSOLMultiphysics 5.3软件中进行二维轴对称建模、耦合求解。

在建模过程中,采用了COMSOL 软件中的多孔介质传热、达西定律和域常微分和微分代数方程模块。

网格采用的是流体动力学下的较细化网格。

求解器采用全耦合下的自动高度非线性对模型进行求解。

3.1 模型验证本文将模拟结果与文献中贮氢罐的实验数据进行对比验证。

对比结果如图2所示。

结果发现,模拟计算的结果和实验结果基本符合。

这说明了模型计算的可靠性和准确性。

图2 ZrCo 贮氢罐模拟结果和实验数据[16]的对比3.2 不同结构参数下的吸氢性能 图3给出了不同d 、L 和ε值下的吸氢容量分布情况。

随着d 和L 从4增加20 cm ,孔隙率从0.6减小0.4,粉末床中合金的量增加,贮氢罐的最大吸氢容量也增加,从最小的1.12 mol ,增加到210.60 mol 。

图4给出了不同d 、L 和ε值下的吸氢速率分布情况。

d =L =20 cm ,ε=0.6时具有最大吸氢速率,其值为15.77 NL min -1,此时储氢量为140.34 mol 。

图4中,黑色区域是吸氢速率不满足1.5 NL min -1指标的贮氢罐结构参数。

其他范围的吸氢速率均满足指标要求。

显然ZrCo贮氢罐可以在较大d、L和ε范围内满足吸氢性能的指标要求。

因此,我们可以通过数值模拟的方法筛选出满足性能指标的参数,优化贮氢罐结构参数。

图3不同d、L和ε对贮氢罐吸氢容量的影响图4不同d、L和ε对贮氢罐吸氢速率的影响表2不同d和L取值范围内,吸氢速率随ε值的变化规律序号d取值范围L取值范围速率随ε值变化根据图4中的吸氢速率值,可以得到不同d和L取值范围内,吸氢速率随ε值的变化规律,如表2所示。

对比①和②,发现当L较小时,d取值对速率影响不同。

当d较小时,随着孔隙率增加,吸氢速率也增加,但是当d较大时,吸氢速率随着孔隙率的增加而先增后减。

我们知道,在d较大的时候,径向传热距离较大。

此时,由于孔隙率增加导致的热导率下降,传热的影响更加明显,导致吸氢速率出现孔隙率增加吸氢速率先增后减的情况。

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