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基于AI的质子交换膜燃料电池微通道流场高效数值优化与实验研究
Efficient AI-based numerical optimization and experimental study of microchannel flow fields for proton exchange membrane fuel cells
| 作者 | Ke Jiang · Guolong Lu · Vicenç Puig · Zhenning Liu |
| 期刊 | Energy Conversion and Management |
| 出版日期 | 2026年4月 |
| 卷/期 | 第 354 卷 |
| 技术分类 | 氢能与燃料电池 |
| 技术标签 | 多物理场耦合 有限元仿真 机器学习 热仿真 |
| 相关度评分 | ★★ 2.0 / 5.0 |
| 关键词 |
本文结合人工智能算法与数值仿真，优化质子交换膜燃料电池微通道流场结构，提升传质与水热管理性能，并通过实验验证优化效果。
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SunView 深度解读
该研究聚焦于燃料电池流场设计与AI优化，与阳光电源当前氢能业务（如兆瓦级PEM电解槽系统、绿氢制备解决方案）存在技术协同潜力，但不直接关联其核心光伏逆变器、ST系列PCS或PowerTitan储能产品。建议阳光电源在绿氢系统热管理与智能控制模块中借鉴其AI驱动多物理场优化方法，提升电解槽与燃料电池系统的能效与可靠性。