一种用于金属氢化物氢储存反应器中热质传递的多物理场模型，该反应器具有轴向梯度孔隙结构

《International Journal of Hydrogen Energy》：A multiphysics model for heat and mass transfer in a metal hydride hydrogen storage reactor with an axial gradient-porosity structure

提高金属氢化物储氢装置性能需协同优化热质传输与储氢密度。本研究通过开发二维多物理场耦合模型，分析轴向梯度孔隙结构对氢吸收动力学的影响。实验表明，相较于均匀孔隙结构，反向梯度孔隙结构（平均孔隙率55%）可使95%饱和时间缩短9.24%，单位质量吸氢速率提升10.18%，同时保持储氢密度优势。研究还揭示了床层厚度与直径对热质传输的差异化影响：厚度增加加剧轴向传质阻力，直径扩大则强化径向热阻。这些发现为金属氢化物储氢系统的结构优化提供了理论依据。

　　

方志强|李鹏|江同和|张金东|李光健|黄思远|段正鹏

武汉理工大学机械与电子工程学院，中国武汉，430070

摘要

高效的热质传递结合高氢储存能力对于提升金属氢化物（MH）氢储存床的性能至关重要。本研究引入了一种轴向梯度孔隙结构来应对这些挑战。开发了一个二维多物理场数值模型，该模型整合了氢气流动、热传递和吸附反应动力学，以评估三种不同孔隙分布（均匀分布、正向梯度和反向梯度）的影响。模型进一步阐明了关键几何参数（即床层厚度和直径）的影响。结果表明，均匀分布的床层具有更高的孔隙率，可以增强热质传递并加速吸附速率，但会降低氢储存容量。与具有相同储存密度的均匀孔隙床层相比，优化后的反向梯度床层（平均孔隙率为55%）将达到95%氢饱和度所需的时间缩短了9.24%，并且单位质量的氢吸附速率提高了10.18%。床层厚度的增加会导致更大的轴向质量传递阻力，从而影响反应动力学性能；相反，较大的床层直径会放大径向热阻，导致中心区域热量积聚，阻碍反应进程。这些见解为优化MH氢储存系统的孔隙分布和几何形状提供了理论指导和设计原则。

引言

氢能源作为一种高效且清洁的能源，在减少温室气体排放和缓解环境污染方面发挥着关键作用[1]。阻碍氢能源大规模应用的一个根本性挑战是储存技术的效率[[2], [3], [4]]。在固态方法中，金属氢化物（MH）材料因其高体积密度、操作安全性和在适中条件下的可逆性而脱颖而出[[5], [6], [7]]。然而，放热的氢吸附和吸热的解吸过程会产生大量的热流，从而影响反应动力学[[8], [9], [10], [11]]，而反应床内的氢质量传输进一步限制了整体性能。因此，协同优化热质传递对于提高MH反应器的效率至关重要。

最近的研究集中在MH反应器的热管理上[12]。结构改进措施，如内部/外部换热器[[13], [14], [15], [16], [17]]、带鳍的几何结构[[18], [19], [20], [21]]或相变材料[[22], [23], [24], [25], [26]]，虽然提高了热 dissipation 效率，但引入了增加系统体积和复杂性的辅助组件。材料改性，包括导热添加剂（如膨胀石墨或金属泡沫[[27], [28], [29]]，虽然提高了床层的导热性，但会因取代MH材料而牺牲储存容量。相比之下，战略性调节床层孔隙率提供了一种内在机制，可以在不依赖外部辅助或材料折衷的情况下同时增强热质传递，从而最大化金属氢化物的利用率。

孔隙率显著影响MH床层中的传输现象。Mou等人[30]使用MZSDS模型量化了孔隙率对有效热导率（ETC）的影响，发现孔隙率从0.51降低到0.41时，ETC提高了38.8%——这是所有评估参数中最重要的因素。Minko等人[31]通过模拟表明，吸附/解吸引起的体积变化动态调节了孔隙率和ETC，强调了在孔隙率设计中考虑瞬态效应的必要性。关于质量传递性能，More等人[32]和Lin等人[33]比较了不同孔隙率床层中的氢吸附/解吸行为。他们的结果表明，高孔隙率（例如ε = 65%）可以降低氢渗透阻力并加速反应速率，但代价是由于MH材料装载量减少而导致的氢储存密度降低。为了解决这个问题，Yan等人[34]设计了一种通过蒙特卡洛方法优化的径向梯度孔隙分布，分别将吸附和解吸时间缩短了57.15%和29.70%。这种分级策略为优化MH反应器的孔隙率提供了一个概念。

现有研究证实了梯度孔隙设计在MH反应器中的有效性[34]，但仍存在两个关键限制。首先，现有的梯度设计与主要的传输路径不匹配：大多数研究采用径向分区[34]，这增强了周向热传导，但忽略了从顶部入口到底部出口的轴向氢渗透——这是控制质量传递的主要因素。这种脱节加剧了密集底部区域的热量积聚，其中固相积累加剧了热阻。其次，关于几何参数敏感性的定量见解仍然很少；先前的工作忽略了系统评估床层厚度和直径等参数对储存性能的影响，阻碍了可扩展设计协议的发展。

为了解决这些研究空白，本研究开发了一个二维多物理场模型，整合了氢扩散、热传递和反应动力学，以研究轴向孔隙梯度对金属氢化物床层氢储存性能的影响。我们通过关键指标对均匀分布、正向梯度和反向梯度配置进行了基准测试：达到95%氢饱和度所需的时间（）、单位质量的氢吸附速率（）以及最大氢储存容量（）。此外，我们还量化了床层厚度和直径对这些动态的影响。为了进一步评估我们发现的稳健性，进行了敏感性分析，以确定在不同操作不确定性下控制整体反应器性能的主要因素。最终，这项分析阐明了轴向梯度在增强传输、抑制热梯度和提高储存密度方面的相互作用，为MH反应器的优化提供了一个稳健的框架。

物理模型

图1(a)展示了本文使用的金属氢化物（MH）氢储存装置的示意图。该系统包括一个储存圆柱体——包含一个结构壳体、过滤片和MH反应床——并与外部冷却水箱相连以实现热管理。为了加快模拟速度并针对主要反应区域，排除了非反应性元素：壳体提供机械支撑但不参与反应，过滤片也是如此。

压力和孔隙率对氢吸附的影响

根据金属氢化物（MH）中的氢吸附反应动力学模型，氢吸附反应的驱动力来自氢压差——具体来说，是供给压力（）和反应平衡压力（）之间的差异。这种压力差直接控制着反应速率，进而调节反应器内的热质传递行为。

结论

本研究通过数值模拟阐明了在具有轴向梯度孔隙结构的金属氢化物（MH）氢储存反应器中，热质传递和氢储存密度之间的协同调节作用。基于本研究使用的建模假设和参数范围，主要发现总结如下：

(1)

本研究表明，孔隙率是控制质量传递、热传递和氢储存之间权衡的关键参数

CRediT作者贡献声明

方志强：撰写——原始草案、软件、方法论、数据管理、概念构思。李鹏：监督、资源获取、资金筹措。江同和：软件、数据管理。张金东：撰写——审稿与编辑。李光健：撰写——审稿与编辑。黄思远：资源提供。段正鹏：监督。

写作过程中使用生成式AI和AI辅助技术的声明

在准备这项工作时，作者使用了ChatGPT来改进语言表达和可读性。使用该工具后，作者根据需要对内容进行了审阅和编辑，并对出版物的内容负全责。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

致谢

本项工作得到了广东省关键领域研发计划[2021B0707020001]和佛山先湖先进能源科学技术实验室[XHD2024-31430000-08]的财政支持。