CuPc/ZnO纳米复合材料的制备及其可见光光催化活性

采用均匀沉淀法合成了CuPc/ZnO纳米复合材料,通过X射线衍射、紫外-可见光谱、红外光谱、扫描电镜等对复合材料进行表征,并考察其在可见光下降解甲基橙的光催化活性.实验结果表明,掺杂后的ZnO粒径变小,吸收峰红移,光催化活性有所提高.用20mg复合催化剂,对100mL 15mg/L的甲基橙溶液降解2.5h后,降解率达到90%以上.当n(CuPc)∶n(ZnO)=1∶300,焙烧温度500℃,保温2h,复合颗粒用量为20mg,反应时间为2.5h时,光催化性能最好,降解率达99.8%.     

相数调整在燃料电池直流变换器中的应用

轻载状态下燃料电池直流变换器的输出功率较低,若仍保留全部电子器件工作会导致直流变换器的效率降低,此时采用相数调整策略可以提高燃料电池直流-直流的转换效率。以四相交错并联Boost为研究对象,根据变换器各器件的功率损耗推导出单相Boost的效率方程式,从而绘制出不同工作相数下并联Boost变换器的效率曲线。分析了不同负载状态和开关频率对效率曲线的影响。仿真分析和实验结果验证了理论分析的正确性。在满足燃料电池低电压电流纹波的要求时,轻载状态下改变燃料电池直流变换器的在线工作相数,转换效率最大可以提高32%。     

基于纤维面内取向分布的气体扩散层重构与传输性能分析

提出一种重构燃料电池气体扩散层(GDL)微观结构的新方法,用于研究纤维面内取向分布对GDL传输性能的影响。利用XCT扫描获取GDL二维切片图进行阈值分割得到GDL三维模型,通过纤维追踪技术区分纤维与粘接剂,得出纤维面内取向概率分布、纤维骨架局部孔隙率、纤维与粘接剂组分比例等信息作为控制因素,重构更加准确的GDL纤维骨架,并通过形态学处理添加粘接剂得到GDL孔尺度模型。对1 000 μm×1 000 μm×200 μm的GDL计算域进行性能模拟计算,分析不同纤维取向分布对GDL的气体传输、热电传导性能的影响。由于碳纸在制造中大部分纤维顺着造纸机运行方向(纵向)排列,不同排列方式严重影响GDL在纵向、横向和穿面方向(TP方向)的性能。研究结果表明：随着纤维纵向分布集中程度提高,气体传输与热电传导性能在纵向提高,但在横向降低;对于TP方向,本研究中的纤维集中于纵向的一致性系数为0.029的取向分布时,GDL模型性能较优;电导率及热导率对纤维取向分布比气体扩散率更敏感。     

进气相对湿度对变载工况下PEMFC电堆性能的影响

为了探究进气相对湿度对质子交换膜燃料电池电堆变载工况性能的影响,设计了一个动态循环工况,包括电流密度从0.10到0.35 A/cm²、从0.10到1.00 A/cm²的2种阶跃工况和电流密度分别为0.10、0.35、1.00 A/cm²的稳定工况,进行了相对湿度分别为20%、30%、50%、70%、80%的5组试验.结果表明：恒流状态时,电堆在不同电流密度下对相对湿度的敏感性不同,在大电流密度下相对湿度对电堆性能影响较大;变载过程中,电堆电压出现下冲和过冲现象,加载过程的电压下冲量与变载幅度和相对湿度有关,电堆单电池电压一致性变差,电压一致性与进气相对湿度有关.     

基于金字塔池化网络的质子交换膜燃料电池气体扩散层组分推理方法

针对质子交换膜燃料电池气体扩散层(gas diffusion layer composition,GDL)形貌划分与制备工艺改进问题,提出了一种基于金字塔池化网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)与多层感知器(multi-layer perception,MLP)的气体扩散层组分识别与比例推理方法：首先将带标签的气体扩散层扫描电镜(scanning electron microscope,SEM)图片输入神经网络,得到特征图;得到的图像特征层进入金字塔池化模块后,获取SEM图像的深层和浅层特征;随后将深层和浅层特征图层融合输入全卷积网络(fully convolutional network,FCN)模块,得到预测图像;最后统计各个组分上的像素点比例,通过MLP完成组分比例推理。结果表明：所提方法组分识别像素准确率达81.24%;在5%偏差范围内,比例推理准确率为88.89%。该方法解决了气体扩散层多组分无法区分、比例无法获知的问题,可有效应用于气体扩散层的质检、数值重构以及制备工艺改进。