JP6607475B2 - ガス拡散シミュレーション方法及び装置 - Google Patents

ガス拡散シミュレーション方法及び装置 Download PDF

Info

Publication number
JP6607475B2
JP6607475B2 JP2019052545A JP2019052545A JP6607475B2 JP 6607475 B2 JP6607475 B2 JP 6607475B2 JP 2019052545 A JP2019052545 A JP 2019052545A JP 2019052545 A JP2019052545 A JP 2019052545A JP 6607475 B2 JP6607475 B2 JP 6607475B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
diffusion
gas
pore
porous body
wall surface
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019052545A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2019197721A (ja
Inventor
美紗 萬家
恵一 山本
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Original Assignee
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd filed Critical Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Publication of JP2019197721A publication Critical patent/JP2019197721A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6607475B2 publication Critical patent/JP6607475B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/25Design optimisation, verification or simulation using particle-based methods
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N13/00Investigating surface or boundary effects, e.g. wetting power; Investigating diffusion effects; Analysing materials by determining surface, boundary, or diffusion effects
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/08Investigating permeability, pore-volume, or surface area of porous materials
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/11Complex mathematical operations for solving equations, e.g. nonlinear equations, general mathematical optimization problems
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • HELECTRICITY
    • H01ELECTRIC ELEMENTS
    • H01MPROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M4/00Electrodes
    • H01M4/86Inert electrodes with catalytic activity, e.g. for fuel cells
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N13/00Investigating surface or boundary effects, e.g. wetting power; Investigating diffusion effects; Analysing materials by determining surface, boundary, or diffusion effects
    • G01N2013/003Diffusion; diffusivity between liquids
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/10Numerical modelling
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00Details relating to the application field
    • G06F2113/08Fluids
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/30Hydrogen technology
    • Y02E60/50Fuel cells

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Electrochemistry (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Dispersion Chemistry (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Fuel Cell (AREA)

Description

本発明は、ガス拡散シミュレーション方法及び装置に関し、特に、多孔質体におけるガスの拡散をシミュレーションするガス拡散シミュレーション方法及び装置に関する。
例えば、多孔質体におけるガスの拡散をシミュレーションするガス拡散シミュレーション方法として、特許文献1及び非特許文献1のシミュレーション方法が知られている。
この特許文献1のシミュレーション方法では、燃料電池の触媒層の構造を読み込み、この構成におけるガス濃度分布を算出している。そして、このガス濃度分布と一致するように相互拡散係数をボルツマン方程式により求め、この相互拡散係数に基づいて触媒層におけるガスの拡散をシミュレーションしている。
また、非特許文献1では、多種類のガスの粒子間の衝突による相互拡散、及び、ガスの粒子の細孔壁との衝突によるクヌーセン拡散を用いたDusty gas modelによって多孔質体におけるガスの拡散が求められている。
特開2017-130306号公報
WATER RESOURCE RESEARCH, 2002, Vol.38, No.12, 16-1-16-5 "Knudsen diffusion, gas permeability, and water content in an unconsolidated porous medium"
本発明は、高精度且つ短時間に多孔質体におけるガスの拡散をシミュレーションすることができるガス拡散シミュレーション方法及び装置を課題としている。
本発明のある態様に係るガス拡散シミュレーション方法は、多数の細孔が設けられた多孔質体におけるガスの拡散をシミュレーションするガス拡散シミュレーション方法であって、前記細孔において、壁面で囲まれた空間における第1ガス粒子の平均二乗変位に基づいたクヌーセン拡散係数及び、前記クヌーセン拡散係数を用いたクヌーセン拡散項を求め、前記第1ガス粒子と、前記第1ガス粒子と異なる第2ガス粒子との相互拡散係数を用いた相互拡散項を求め、前記クヌーセン拡散項と前記相互拡散項との和による前記第1ガス粒子の拡散方程式に基づいて前記第1ガス粒子の拡散をシミュレーションする。
本発明の別の態様に係るガス拡散シミュレーション装置は、多数の細孔が設けられた多孔質体におけるガスの拡散をシミュレーションする演算処理部を備え、前記演算処理部は、前記細孔において、前記壁面で囲まれた空間における第1ガス粒子の平均二乗変位に基づいたクヌーセン拡散係数及び、前記クヌーセン拡散係数を用いたクヌーセン拡散項を求め、前記第1ガス粒子と、前記第1ガス粒子と異なる第2ガス粒子との相互拡散係数を用いた相互拡散項を求め、前記クヌーセン拡散項と前記相互拡散項との和による前記第1ガス粒子の拡散方程式に基づいて前記第1ガス粒子の拡散をシミュレーションするように構成されている。
本発明は、ガス拡散シミュレーション方法及び装置において高精度且つ短時間に多孔質体におけるガスの拡散をシミュレーションすることが可能であるという効果を奏する。
本発明の上記目的、他の目的、特徴、及び利点は、添付図面参照の下、以下の好適な実施態様の詳細な説明から明らかにされる。
本発明の実施形態1に係るガス拡散シミュレーション装置を示す機能ブロック図である。 ガス拡散シミュレーション方法に用いられる多孔質体を模式的に示した断面図である。 ガス拡散シミュレーション方法を示すフローチャートである。 ガス拡散シミュレーション方法の一例を示すフローチャートである。
(本発明の基礎となった知見)
本発明者らは、高精度且つ短時間に多孔質体におけるガスの拡散をシミュレーションすることについて検討した。この結果、本発明者等は従来技術には下記のような問題があることを見出した。
多孔質体の細孔では、ガスの粒子が細孔壁と衝突したり、他種のガスの粒子間において衝突したりしながら、ガスが拡散していく。このようなガス拡散において、特許文献1の方法では、細孔壁の衝突及びガスの粒子間の衝突を組み合わせて、ボルツマン方程式によりガス拡散シミュレーションを行っている。このため、ガス拡散シミュレーションに時間を要する。
また、非特許文献1の方法では、ガスの粒子と細孔壁の衝突によるクヌーセン拡散係数の算出において、多孔質体の細孔が均一の円筒型の直線形状であるという仮定されている。これは実際の細孔に即しておらず、このクヌーセン拡散係数を用いたガス拡散シミュレーションの精度は劣ったものとなる。
そこで、本発明者等は、壁面で囲まれた空間における第1ガス粒子の平均二乗変位に基づいたクヌーセン拡散項と、相互拡散項との和による拡散方程式を用いることにより、高精度且つ短時間にガス拡散シミュレーションを実行可能であることを見出した。本発明はこの知見に基づいてなされたものである。
本発明の第1態様に係るガス拡散シミュレーション方法は、多数の細孔が設けられた多孔質体におけるガスの拡散をシミュレーションするガス拡散シミュレーション方法であって、前記細孔において、壁面で囲まれた空間における第1ガス粒子の平均二乗変位に基づいたクヌーセン拡散係数及び、前記クヌーセン拡散係数を用いたクヌーセン拡散項を求め、前記第1ガス粒子と、前記第1ガス粒子と異なる第2ガス粒子との相互拡散係数を用いた相互拡散項を求め、前記クヌーセン拡散項と前記相互拡散項との和による前記第1ガス粒子の拡散方程式に基づいて前記第1ガス粒子の拡散をシミュレーションする。
これによれば、壁面で囲まれた空間における第1ガス粒子の平均二乗変位に基づいたクヌーセン拡散係数を求めることにより、実際の多孔質体に即した高精度なガス拡散シミュレーションを行うことができる。また、クヌーセン拡散項と相互拡散項との和による第1ガス粒子の拡散方程式に基づくことにより、短時間でガス拡散シミュレーションを行うことができる。
本発明の第2態様に係るガス拡散シミュレーション方法では、第1態様において、前記細孔において、前記壁面で囲まれた空間は、前記細孔における壁面の位置情報により規定されてもよい。これによれば、実際の壁面で囲まれた空間におけるガスの拡散を高精度にシミュレーションすることができる。
本発明の第3態様に係るガス拡散シミュレーション方法では、第1態様または第2態様において、前記細孔における壁面は、少なくとも前記細孔の周囲を取り囲む前記多孔質体の壁部分の表面により形成されていてもよい。これによれば、多孔質体の壁部分により周囲が取り囲まれた細孔における、ガスの拡散についてシミュレーションを行うことができる。
本発明の第4態様に係るガス拡散シミュレーション方法では、第3態様において、前記細孔における壁面の位置情報は、前記細孔の周囲を取り囲む前記多孔質体の壁部分の形状情報により特定されてもよい。これによれば、シミュレーション対象の壁部分の形状に応じたガス拡散シミュレーションを高精度に行うことができる。
本発明の第5態様に係るガス拡散シミュレーション方法では、第1態様または第3態様において、前記細孔における壁面は、少なくとも前記細孔における液水の表面により形成されていてもよい。これによれば、細孔における液水を考慮した高精度なガス拡散シミュレーションを行うことができる。
本発明の第6態様に係るガス拡散シミュレーション方法では、第5態様において、前記細孔における壁面の位置情報は、前記細孔の周囲を取り囲む前記多孔質体の壁部分の形状情報、及び、前記細孔において前記液水が占める飽和度により特定されてもよい。これによれば、実験等を要せず、壁面の位置情報が得られるため、短時間でガス拡散シミュレーションを行うことができる。
本発明の第7態様に係るガス拡散シミュレーション装置は、多数の細孔が設けられた多孔質体におけるガスの拡散をシミュレーションする演算処理部を備え、前記演算処理部は、前記細孔において、壁面で囲まれた空間における第1ガス粒子の平均二乗変位に基づいたクヌーセン拡散係数及び、前記クヌーセン拡散係数を用いたクヌーセン拡散項を求め、前記第1ガス粒子と、前記第1ガス粒子と異なる第2ガス粒子との相互拡散係数を用いた相互拡散項を求め、前記クヌーセン拡散項と前記相互拡散項との和による前記第1ガス粒子の拡散方程式に基づいて前記第1ガス粒子の拡散をシミュレーションするように構成されている。これによれば、短時間で高精度に多孔質内のガス拡散を予測することができる。
以下、本発明の実施形態を、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下では全ての図面を通じて同一又は相当する要素には同一の参照符号を付して、その重複する説明を省略する。
(実施の形態)
<ガス拡散シミュレーション装置の構成>
本発明の実施の形態1に係るガス拡散シミュレーション装置10は、図1に示すように、多孔質体におけるガスの拡散を予測する装置である。この多孔質体には、例えば、燃料電池スタックに用いられるガス拡散層及び触媒層等が例示される。このため、ガス拡散シミュレーション装置10は、燃料電池におけるガス拡散シミュレーション装置として用いられるが、これに限定されない。
ガス拡散シミュレーション装置10は、演算処理部11及び記憶部12を有しており、例えば、コンピュータによって構成されている。例えば、演算処理部11としてCPU等のプロセッサが例示され、記憶部12として演算処理部11によりアクセス可能なメモリ等が例示される。
記憶部12には、多孔質体におけるガスの拡散をシミュレーションするガス拡散プログラム及び、これに必要な情報が記憶されている。なお、ガス拡散プログラム及びこれに必要な情報は、コンピュータに内蔵されたメモリに記憶されたものに限定されず、他の記憶媒体に記憶されたものであってもよいし、入力装置によって入力されたものであってもよいし、ネットワークを介して受信されたものであってもよい。
演算処理部11は、記憶部12に記憶されたガス拡散プログラム等のソフトウェアを読み出して実行することにより、多孔質体におけるガスの拡散をシミュレーションする。ガス拡散シミュレーション装置10は、それぞれ、単独の装置で構成されていても構わないし、互いに協働する複数の装置で構成されていても構わない。
<多孔質体の構成>
ガス拡散シミュレーションの対象とする図2の多孔質体20について説明する。多孔質体20には、壁部分21及び多数の細孔22が設けられている。壁部分21は、例えば、樹脂及び炭素等の有機物、ガラス等の無機物、並びに、その混合物等により形成されている。
細孔22は、周囲が壁部分21により取り囲まれていた空間であって、この細孔22の周囲を取り囲む壁部分21の全表面(細孔面20a)によって規定されている。細孔22には、ガスの粒子が移動可能な空間(拡散空間23)が設けられている。例えば、燃料電池の場合、ガスの粒子としては、水素、酸素及び窒素等が例示される。
細孔22に液体状の水(液水)が配置されていない場合、ガスの粒子は細孔22の全てを移動可能であるため、その拡散空間23は細孔22と等しくなる。よって、拡散空間23は、細孔22の周囲を取り囲む壁部分21の全表面(細孔面20a)によって規定されている。拡散空間23を規定する壁面(規定壁面23a)は、細孔面20aにより構成される。
これに対し、細孔22に液水25が配置されている場合、細孔22のうち液水25を除いた空間をガスの粒子が移動可能であるため、細孔22から液水25を除いた空間が拡散空間23になる。よって、拡散空間23は、多孔質体20の壁部分21及び液水25の各表面により規定される。拡散空間23の規定壁面23aは、細孔22の周囲を取り囲む壁部分21の全表面(細孔面20a)のうち、拡散空間23に露出している表面(多孔質体面20b)、及び、拡散空間23に露出している液水25の表面(液水面25a)によって構成される。
さらに、細孔22に配置される液水25が増えると、細孔22の周囲を取り囲む壁部分21の表面が液水25で覆われる。この場合、拡散空間23は、細孔22における液水25の表面によって規定される。規定壁面23aは、液水面25aによって構成される。
このように、拡散空間23は、細孔22内の壁部分21の表面及び液水25の表面の少なくとも一方の表面により形成されている。このため、拡散空間23の規定壁面23aは、多孔質体面20b(細孔面20a)及び液水面25aの少なくとも一方により構成されている。
すなわち、拡散空間23に壁部分21が露出している場合、細孔22における壁面(規定壁面23a)は、細孔22の周囲を取り囲む多孔質体20の壁部分21の表面(多孔質体面20b)を含んでいる。この多孔質体面20bは、細孔面20aの一部又は全部である。また、拡散空間23に液水25が露出している場合、細孔22における壁面(規定壁面23a)は、細孔22における液水25の表面(液水面25a)を含んでいる。
拡散空間23では、ガスの粒子(第1ガス粒子i)が、破線で示す軌跡26のように移動することにより、ガスが拡散する。この拡散には、第1ガス粒子iが、拡散空間23の規定壁面23aに衝突しながら移動する拡散(クヌーセン拡散)、及び、第1ガス粒子iと異なるガスの粒子(第2ガス粒子j)に衝突しながら移動する拡散(相互拡散)を含んでいる。このため、クヌーセン拡散及び相互拡散を考慮して、多孔質体20におけるガス拡散のシミュレーションを行う。
<ガス拡散シミュレーション方法>
ガス拡散シミュレーション方法は、例えば、ガス拡散シミュレーション装置10によって図3に示すフローチャートに沿って実行される。ここでは、図2に示す多孔質体20におけるガスの拡散についてシミュレーションする。
ガス拡散シミュレーション装置10の演算処理部11は、細孔22において、壁面で囲まれた空間(拡散空間23)における第1ガス粒子iの平均二乗変位に基づいたクヌーセン拡散係数、及び、クヌーセン拡散係数を用いたクヌーセン拡散項を求める(ステップS10)。
このクヌーセン拡散係数Dk eff(s,t)は、例えば、下記式3によって表される。ここで、MSD(s,t)は、第1ガス粒子iの平均二乗変位である。
Figure 0006607475
クヌーセン拡散項▽xi kは、例えば、下記式4によって表される。ここで、xi kは、クヌーセン拡散に関わる第1ガス粒子iのモル分率である。Dk eff(s)は、実効的なクヌーセン拡散係数であって、式3のクヌーセン拡散係数Dk eff(s,t)から決定される。viは第1ガス粒子iの速度[m/sec]である。
Figure 0006607475
また、演算処理部11は、第1ガス粒子iと、第1ガス粒子iと異なる第2ガス粒子jとの相互拡散係数を用いた相互拡散項▽xi mを求める(ステップS11)。
この相互拡散項▽xi mは、多成分ガスの分子拡散に基づき、下記式6のステファンーマクスウェルの法則により表される。式6において、xi mは相互拡散に関わる第1ガス粒子iのモル分率であり、xiは第1ガス粒子iのモル分率であり、xjは第2ガス粒子jのモル分率であり、vjは第2ガス粒子jの速度[m/sec]である。Dijは、相互拡散係数 [m/sec]であって、第1ガス粒子iと第2ガス粒子jとの組み合わせに対して、実験等により予め定められている。
Figure 0006607475
そして、演算処理部11は、クヌーセン拡散項と相互拡散項との和による第1ガス粒子iの拡散方程式に基づいて、第1ガス粒子iの拡散をシミュレーションする(ステップS12)。例えば、クヌーセン拡散項▽xi kと相互拡散項▽xi mとの和から、下記式8のDusty gas modelにおける拡散方程式が求められる。
Figure 0006607475
演算処理部11は、下記式9の拡散方程式に基づいてガス拡散シミュレーションを実行し、多孔質体20におけるガスの拡散をシミュレーションすることができる。式9は、式8に式4のクヌーセン拡散項▽xi k及び式6の相互拡散項▽xi mを代入することにより得られる。
Figure 0006607475
<具体例>
より具体的には、ガス拡散シミュレーション方法は、図4に示すフローチャートに沿って実行される。ここでは、細孔22において、壁面で囲まれた空間(拡散空間23)は、細孔22における壁面(規定壁面23a)の位置情報により規定される。
この細孔22における壁面(規定壁面23a)は、細孔22の周囲を取り囲む多孔質体20の壁部分21の表面(細孔面20a(多孔質体面20b))により形成される。この場合、細孔22における壁面の位置情報は、細孔22の周囲を取り囲む多孔質体20の壁部分21の形状情報により特定される。
また、細孔22における壁面(規定壁面23a)は、細孔22における液水25の表面(液水面25a)により形成される。この場合、細孔22における壁面の位置情報は、細孔22の周囲を取り囲む多孔質体20の壁部分21の形状情報、及び、細孔22において液水25が占める飽和度により特定される。
このため、演算処理部11は、ガス拡散シミュレーションにおいて対象とする多孔質体20の情報を取得する(ステップS1)。この多孔質体20の情報は、少なくとも多孔質体20の壁部分21の形状情報を含んでおり、更に、壁部分21の材質情報を含んでいてもよい。例えば、この壁部分21の材質情報としては、壁部分21に対する液水25の接触角等が例示され、これらは実験等より予め定められている。
壁部分21の形状情報については、多孔質体20の画像情報により得られる。例えば、FIB−SEM(Focused Ion Beam-Scanning Electron Microscope)を用いて、多孔質体20について所定の方向において異なる位置で複数の断面画像を連続的に撮影する。この複数の断面画像を積層した画像(積層画像)を画像処理によって二値化の作業を行う。これにより、細孔面20aの位置情報を含むシミュレーション用の計算メッシュが、壁部分21の形状情報として作成される。
続いて、演算処理部11は、細孔22において液水25が占める飽和度(液水25の飽和度sn)を取得する(ステップS2)。なお、図4に沿ったガス拡散シミュレーション方法において1つ又は複数の飽和度を取得する。液水25の飽和度sn(=s1・・・)は、この飽和度のうち、n番目(nは自然数)に取得された液水25の飽和度である。
そして、演算処理部11は、ステップS1の多孔質体20の情報、及び、ステップS2の液水25の飽和度snに基づき、実際の規定壁面23aの位置情報を特定する(ステップS3)。ここで、まず、液水25の飽和度sn、及び、多孔質体20の情報(壁部分21の材質情報及び壁部分21の形状情報)から、細孔22に分布する液水25の位置情報を求める。
例えば、液水25の位置情報は、ヤングーラプラスの式に基づき液水25を詰め込むポアモルフォロジー法により決定することができる。具体的には、まず、壁部分21の材質情報及び圧力(毛管圧)により、多孔質体20内に液水25が存在可能な空隙の半径をヤングーラプラスの式(式1)により決定する。式1において、pは毛管圧[Pa]であり、γは液水25の表面張力[N/m]である。また、θは壁部分21に対する液水25の接触角[°]である。これらは壁部分21の材質情報から求められる。rは、空隙の半径[m]である。
Figure 0006607475
所定のpの値に対し、半径rの空隙まで、液水25を詰め込んでいき、多孔質体20内の細孔22における液水25の配置を決定する。これと共に、pの値を変化させ、順次、細孔22に分布する液水25の位置情報を求める。
そして、この液水25の位置情報、及び、S1の細孔面20aの位置情報から、規定壁面23aの位置情報を求める。これにより、第1ガス粒子iの拡散空間23が定められた。なお、多孔質体20の情報及び液水25の飽和度snと、規定壁面23aの位置情報との関係が予め定められており、この関係を用いて規定壁面23aの位置情報が求められてもよい。
続いて、演算処理部11は、この規定壁面23aの位置情報により定められる拡散空間23における第1ガス粒子iの平均二乗変位(MSD)を取得する(ステップS4)。平均二乗変位は、規定壁面23aの位置情報に基づいた拡散空間23において、ある時間tにおける粒子の初期位置からの移動距離の二乗であり、下記式2により表される。
式2において、MSD(s,t)は、ある液水25の飽和度s、時間tにおける平均二乗変位[m]である。a(t)は時間tにおける第1ガス粒子iのa方向の座標位置であり、b(t)は時間tにおける第1ガス粒子iのb方向の座標位置であり、c(t)は時間tにおける第1ガス粒子iのc方向の座標位置である。tは時間[sec]である。なお、a方向、b方向及びc方向は互いに直交する方向である。また、飽和度sは、飽和度snの代表値である。
Figure 0006607475
ある時間tにおける第1ガス粒子iの位置(a(t)、b(t)、c(t))は、例えば、多孔質体20の中心を初期位置に配置した後、第1ガス粒子iをランダムウォークさせることにより決定される。なお、第1ガス粒子iは、例えば、鏡面反射、等方散乱及びcosθ則により散乱するものとする。
また、平均二乗変位は、上記の方法以外にも、分子動力学法を用いても求めることができる。この場合、平均二乗変位には、第1ガス粒子iの散乱に加えて、規定壁面23aへの第1ガス粒子iの吸着も考慮して求められ得る。
演算処理部11は、第1ガス粒子iの平均二乗変位MSD(sn,t)からクヌーセン拡散係数Dk eff(sn、t)を算出する(ステップS5)。クヌーセン拡散係数Dk eff(sn、t)は、ある液水25の飽和度snにおけるクヌーセン拡散係数であって、例えば、上記式2のMSD(sn,t)から上記式3によって算出される。
式3においてDk eff(sn、t)は、液水25の飽和度sn、時間tにおけるクヌーセン拡散係数[m/sec]である。式3におけるMSD(sn,t)の時間微分の値は、時々刻々と変化するが、十分に時間が経過した後の安定した平衡状態においてある一定値に収束する。例えば、液水25の飽和度snに応じたMSD(sn,t)を縦軸にとり、時間tを横軸にとったグラフにおいて、十分に時間が経過した後には直線に近似される。この直線の傾き及び式3から、液水25の飽和度snにおけるクヌーセン拡散係数Dk eff(sn)が求められる。
演算処理部11は、さらに液水25の飽和度snを取得するか否かを判断する(ステップS6)。液水25の飽和度snは0から1の範囲に設定される。液水25の飽和度snが0は、細孔22に液水25が配置されていない状態を示し、液水25の飽和度snが1は、細孔22に液水25が満たされている状態を示す。
所定の液水25の飽和度snにおけるガス拡散シミュレーションに対しては、1つの飽和度を取得してもよい。また、任意の飽和度におけるガス拡散シミュレーションに対しては、複数の飽和度を取得してもよい。この場合、取得する飽和度の数は、0から1の範囲の飽和度を分割する数により決められてもよい。
この取得する液水25の飽和度snの数が多いほど、ガス拡散シミュレーションの精度が向上するが、シミュレーションに時間を要する。このため、精度及び時間を考慮して、取得する飽和度の数は予め定められる。取得した飽和度snの数が所定数に達していない場合には(ステップS6:YES)、ステップS2の処理に戻り、ステップS2からS5までの処理を繰り返す。
一方、取得した飽和度snの数が所定数に達すると、液水25の飽和度が全て(n個)取得された(ステップS6:NO)。この場合、各飽和度snについてクヌーセン拡散係数Dk eff(sn)が得られた。演算処理部11は、このn個(1つ又は複数)のクヌーセン拡散係数Dk eff(sn)から、実効的なクヌーセン拡散係数Dk eff(s)を決定し、これを用いたクヌーセン拡散項▽xi kを求める(ステップS7)。
1つのクヌーセン拡散係数Dk eff(sn)を用いる場合、このクヌーセン拡散係数Dk eff(sn)により実効的なクヌーセン拡散係数Dk eff(s)が表される。複数のクヌーセン拡散係数Dk eff(sn)を用いる場合、実効的なクヌーセン拡散係数Dk eff(s)は、液水25の飽和度sを変数とした値で表される。
クヌーセン拡散項▽xi kは上記式4により表され、式4は下記式5を変形することにより求められる。式5は、拡散空間23の規定壁面23aを考慮した実効的なクヌーセン拡散係数Dk eff(s)を含む式であって、フィックの拡散と同じ形で表したものである。
Figure 0006607475
また、演算処理部11は、相互拡散係数Dijを取得し、これを用いた相互拡散項▽xi mを求める(ステップS8)。この相互拡散項▽xi mは、多成分ガスの分子拡散に基づき、上記式6のステファンーマクスウェルの法則によりで表される。
ステファンーマクスウェルの法則によれば、ある成分のガスの拡散はその成分の濃度勾配にのみ影響を受けることを示すフィックの第一法則を拡張し、その成分の濃度勾配だけでなく、他の成分の物理量も、ガスの拡散に影響を与える。また、そこに表れる2成分系のバルクの相互拡散係数Dijは、下記式7のChapman-Enskogの式により求められる。
式7において、Tはガスの温度[K]である。Mは第1ガス粒子iの分子量[kg/kmol]であり、Mは第2ガス粒子jの分子量[kg/kmol]である。pはガスの圧力[kPa]である。σijは衝突する第1ガス粒子iと第2ガス粒子jとの特性直径[10−10m]であって、1/2(σ+σj)である。ΩD,ijは、Lennard-Jonesポテンシャルによる衝突積分である。
Figure 0006607475
続いて、演算処理部11は、求められたクヌーセン拡散項▽xi kと相互拡散項▽xi mとの和から、上記式8のDusty gas modelにおけるガス拡散方程式を求める(ステップS9)。そして、演算処理部11は、式9のガス拡散方程式に基づいてガス拡散シミュレーションを実行し、多孔質体20におけるガスの拡散をシミュレーションすることができる。
このガス拡散シミュレーションにおいて、拡散空間23を、実際の多孔質体20の細孔22における規定壁面23aの位置情報により規定している。これにより、実際の細孔22に応じたより高精度なガス拡散シミュレーションが可能となる。
また、規定壁面23aは、多孔質体面20b(細孔面20a)及び液水面25aの少なくとも一方の表面により形成されている。このように、細孔22における壁部分21だけでなく液水25も考慮し、クヌーセン拡散項に用いられる規定壁面23aをより実際に適合している。よって、さらに高精度なガス拡散シミュレーションが可能となる。
さらに、細孔22において液水25が占める飽和度(液水25の飽和度sn)により、規定壁面23aの位置情報を取得している。これにより、ガス拡散シミュレーションを短時間で行うことができる。
つまり、非特許文献1では、液水25を含む多孔質体20においてガスの実効透過率を実験により測定し、実効透過率をパラメータとして用いてクヌーセン拡散係数を算出している。このため、多孔質体20の形状に応じて実験によりクヌーセン拡散係数のパラメータである実行透過率を取得する必要があり、ガス拡散シミュレーションに時間を要する。
これに対し、実施の形態に係るガス拡散シミュレーションでは、液水25の飽和度snにより、実際の規定壁面23aの位置情報を特定している。この位置情報により定められた拡散空間23におけるクヌーセン拡散係数を決定している。よって、多孔質体20の形状に応じたクヌーセン拡散係数のパラメータを実験により求める必要がなく、ガス拡散シミュレーションの時間を大幅に削減することが可能となる。
また、クヌーセン拡散項▽xi k及び相互拡散項▽xi mをそれぞれ求めた上、これらの和によるガス拡散方程式を用いて、ガス拡散シミュレーションを行っている。このため、特許文献1のようなボルツマン方程式を用いたガス拡散シミュレーションを行うよりも、短時間でガス拡散シミュレーションを行うことができる。
しかも、クヌーセン拡散項▽xi kにおいて、規定壁面23aで囲まれた拡散空間23における第1ガス粒子iの平均二乗変位に基づいたクヌーセン拡散係数を用いている。これにより、実際に即した拡散空間23におけるクヌーセン拡散係数が得られ、ガス拡散シミュレーションを高精度で行うことができる。
なお、上述した実施の形態で示した構成は一例であり、適宜変更してもよい。例えば、多孔質体20が液水25を含まない場合、図4のガス拡散シミュレーション方法のフローチャートにおいて、S2及びS6を省略することができる。
この場合、規定壁面23aは多孔質体面20b(つまり、細孔面20a)により形成されている。このため、規定壁面23aの位置情報は、多孔質体面20b(細孔面20a)の形状情報により特定される。そして、この位置情報により、拡散空間23が規定される。
また、上記例では、多孔質体20の情報、及び、液水25の飽和度snに基づき、規定壁面23aの位置情報を特定した。但し、この位置情報の特定方法はこれに限定されない。
例えば、多孔質体20が細孔22に液水25を含む場合、演算処理部11は、液水25を含む多孔質体20の表面の形状情報を取得し、この形状情報により規定壁面23aの位置情報を特定してもよい。ここで、壁部分21の表面の一部が液水25で覆われる場合、取得された多孔質体面20bの形状情報及び液水面25aの形状情報により規定壁面23aの位置情報が特定される。また、壁部分21の表面の全体が液水25で覆われる場合、取得された液水面25aの形状情報により規定壁面23aの位置情報が特定される。
また、上記説明から、当業者にとっては、本発明の多くの改良や他の実施形態が明らかである。従って、上記説明は、例示としてのみ解釈されるべきであり、本発明を実行する最良の態様を当業者に教示する目的で提供されたものである。本発明の精神を逸脱することなく、その構造及び/又は機能の詳細を実質的に変更できる。
本発明のガス拡散シミュレーション方法及び装置は、高精度且つ短時間に多孔質体におけるガスの拡散をシミュレーションすることができるガス拡散シミュレーション方法及び装置等として有用である。
10 :ガス拡散シミュレーション装置
11 :演算処理部
20 :多孔質体
20b :多孔質体面(壁部分の表面)
21 :壁部分
22 :細孔
23 :拡散空間(壁面で囲まれた空間)
23a :規定壁面(細孔における壁面)
24 :細孔面
25 :液水
25a :液水面(液水の表面)
i :第1ガス粒子
j :第2ガス粒子

Claims (7)

  1. 多数の細孔が設けられた多孔質体におけるガスの拡散をシミュレーションするガス拡散シミュレーション方法であって、
    演算処理部は、
    前記細孔において、壁面で囲まれた空間における第1ガス粒子の平均二乗変位に基づいたクヌーセン拡散係数及び、前記クヌーセン拡散係数を用いたクヌーセン拡散項を求め、
    前記第1ガス粒子と、前記第1ガス粒子と異なる第2ガス粒子との相互拡散係数を用いた相互拡散項を求め、
    前記クヌーセン拡散項と前記相互拡散項との和による前記第1ガス粒子の拡散方程式に基づいて前記第1ガス粒子の拡散をシミュレーションする、ガス拡散シミュレーション方法。
  2. 前記細孔において、前記壁面で囲まれた空間は、前記細孔における壁面の位置情報により規定される、請求項1記載のシミュレーション方法。
  3. 前記細孔における壁面は、少なくとも前記細孔の周囲を取り囲む前記多孔質体の壁部分の表面により形成されている、請求項1または2に記載のガス拡散シミュレーション方法。
  4. 前記細孔における壁面の位置情報は、前記細孔の周囲を取り囲む前記多孔質体の壁部分の形状情報により特定される、請求項3記載のシミュレーション方法。
  5. 前記細孔における壁面は、少なくとも前記細孔における液水の表面により形成されている、請求項1または3に記載のシミュレーション方法。
  6. 前記細孔における壁面の位置情報は、前記細孔の周囲を取り囲む前記多孔質体の壁部分の形状情報、及び、前記細孔において前記液水が占める飽和度により特定される、請求項5に記載のガス拡散シミュレーション方法。
  7. 多数の細孔が設けられた多孔質体におけるガスの拡散をシミュレーションする演算処理部を備え、
    前記演算処理部は、
    前記細孔において、壁面で囲まれた空間における第1ガス粒子の平均二乗変位に基づいたクヌーセン拡散係数及び、前記クヌーセン拡散係数を用いたクヌーセン拡散項を求め、
    前記第1ガス粒子と、前記第1ガス粒子と異なる第2ガス粒子との相互拡散係数を用いた相互拡散項を求め、
    前記クヌーセン拡散項と前記相互拡散項との和による前記第1ガス粒子の拡散方程式に基づいて前記第1ガス粒子の拡散をシミュレーションするように構成されている、ガス拡散シミュレーション装置。
JP2019052545A 2018-04-26 2019-03-20 ガス拡散シミュレーション方法及び装置 Active JP6607475B2 (ja)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018085362 2018-04-26
JP2018085362 2018-04-26
JP2018089517 2018-05-07
JP2018089517 2018-05-07

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019197721A JP2019197721A (ja) 2019-11-14
JP6607475B2 true JP6607475B2 (ja) 2019-11-20

Family

ID=68295278

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019052545A Active JP6607475B2 (ja) 2018-04-26 2019-03-20 ガス拡散シミュレーション方法及び装置

Country Status (6)

Country Link
US (1) US11549875B2 (ja)
EP (1) EP3786817A4 (ja)
JP (1) JP6607475B2 (ja)
KR (1) KR102638043B1 (ja)
CN (1) CN110720103A (ja)
WO (1) WO2019208115A1 (ja)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111552916B (zh) * 2020-04-28 2023-05-02 东南大学 一种在扩散试验中基于迭代分析法计算表观扩散参数的方法
CN112417677A (zh) * 2020-11-19 2021-02-26 上海电气集团股份有限公司 一种分配区调整方法、装置、设备及存储介质
CN112858108B (zh) * 2021-03-12 2023-01-10 中国石油大学(华东) 温压条件下可变样品腔的对流及扩散实验装置及方法
CN114757026B (zh) * 2022-04-08 2024-06-07 昆明理工大学 一种全工况多尺度动力锂电池电化学耦合建模方法
CN116593376B (zh) * 2023-05-26 2024-02-20 中国科学院大学 一种基于填充式吸附的挥发性有机物吸附量预测方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6197178B2 (ja) * 2013-09-25 2017-09-20 パナソニックIpマネジメント株式会社 多成分ガスのシミュレーション方法およびシミュレーション装置
JP2015135790A (ja) * 2014-01-20 2015-07-27 パナソニックIpマネジメント株式会社 燃料電池のシミュレーション方法およびシミュレーション装置とこれを用いた製造方法
US10330657B2 (en) * 2014-12-10 2019-06-25 Bp Corporation North America Inc. Estimation of conductivity for nanoporous materials
JP6767609B2 (ja) * 2016-01-19 2020-10-14 パナソニックIpマネジメント株式会社 燃料電池のシミュレーション方法
JP2017139158A (ja) * 2016-02-04 2017-08-10 パナソニックIpマネジメント株式会社 燃料電池のシミュレーション方法と、燃料電池のシミュレーショ装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN110720103A (zh) 2020-01-21
KR20210002382A (ko) 2021-01-08
JP2019197721A (ja) 2019-11-14
EP3786817A4 (en) 2021-05-26
WO2019208115A1 (ja) 2019-10-31
EP3786817A1 (en) 2021-03-03
US11549875B2 (en) 2023-01-10
KR102638043B1 (ko) 2024-02-19
US20200150014A1 (en) 2020-05-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6607475B2 (ja) ガス拡散シミュレーション方法及び装置
Zheng et al. Force field for molecular dynamics computations in flexible ZIF-8 framework
Haldoupis et al. Finding MOFs for highly selective CO2/N2 adsorption using materials screening based on efficient assignment of atomic point charges
Tian et al. Nonlocal convection–diffusion problems and finite element approximations
Blanco et al. Mathematical modeling of hydrogels swelling based on the finite element method
Kanduč et al. Atomistic simulations of wetting properties and water films on hydrophilic surfaces
Soligno et al. Self-assembly of cubic colloidal particles at fluid–fluid interfaces by hexapolar capillary interactions
Malijevský Filling and wetting transitions at grooved substrates
JP7304537B2 (ja) 相変化を伴う現象のシミュレーション方法及びシミュレーション装置
Takkinen et al. Experimental and modeling study of sulfur capture by limestone in selected conditions of air-fired and oxy-fuel circulating fluidized-bed boilers
Bourbatache et al. Chloride transfer in cement‐based materials. Part 2. Experimental study and numerical simulations
CN109522589A (zh) 用于模拟管道颗粒两相流动的非解析方法及电子设备
Olsen et al. Effects of glycol on adsorption dynamics of idealized water droplets on LTA‐3A zeolite surfaces
Calabrese et al. Modified silicone-SAPO34 composite materials for adsorption thermal energy storage systems
Yuan et al. Validation of a multi-component digital dissolution model for irregular particles
Suiker et al. Enhanced continua and discrete lattices for modelling granular assemblies
Kuchta et al. Adsorption‐Induced Structural Phase Transformation in Nanopores
Dąbrowska et al. Contact angle of water on a model heterogeneous surface. A density functional approach
Hu et al. Multicomponent adsorption kinetics of gases in activated carbon: effect of pore size distribution
Slávik et al. Reliability study of equilibrium moisture content methods for sorption/desorption isotherms determination of autoclaved aerated concrete
Cieśla et al. Tracer diffusion inside fibrinogen layers
Bonamente et al. Experimental analysis and process modeling of carbon dioxide removal using tuff
Günther et al. Equilibrium Orientation and Adsorption of an Ellipsoidal Janus Particle at a Fluid–Fluid Interface
Hernandez et al. CO2 Adsorption on Natural Zeolites from Puebla, México, by Inverse Gas Chromatography
Schmidt et al. 3D DEM‐CFD Simulation of the Formation of a Fixed Bed of Activated Carbon Grains, Air and Toluene Permeation and Toluene Adsorption

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190729

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20190729

A975 Report on accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005

Effective date: 20190809

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190827

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190924

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20191008

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20191010

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 6607475

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151