配备复合换热器的金属氢化物储氢系统及控制方法技术方案

本发明专利技术涉及一种配备复合换热器的金属氢化物储氢系统，包括氢量预测系统、复合换热器和金属氢化物储罐，所述复合换热器包括外置换热器与内置换热器，所述外置换热器包括相变材料和金属泡沫，所述相变材料和金属泡沫以外套形式设置在金属氢化物储罐外侧，所述内置换热器包括内置在金属氢化物储氢罐中的管式换热器和金属翅片，所述氢量预测系统用于预测用氢设备不同工况下的氢气需求。本发明专利技术当用氢需求较小或冷启动时，该金属氢化物储氢系统由外置换热器单独供热，满足金属氢化物脱氢过程中所需的热量；当用氢需求较大时，该金属氢化物储氢系统由外置换热器与内置换热器共同供热，满足金属氢化物脱氢过程中所需的热量。足金属氢化物脱氢过程中所需的热量。足金属氢化物脱氢过程中所需的热量。

【技术实现步骤摘要】
配备复合换热器的金属氢化物储氢系统及控制方法


[0001]本专利技术涉及能源领域，更具体地说，涉及一种配备复合换热器的金属氢化物储氢系统及控制方法。

技术介绍

[0002]金属氢化物储氢系统是以储氢材料为储氢介质提供氢气供应的系统，既是一个反应器，又是一个热交换器。储氢材料在吸氢时释放热量，在脱氢时必须由外部获得热量，由此引发的热效应将导致系统温度急剧升高或降低，阻碍吸/脱氢过程的快速进行。金属氢化物吸/脱氢过程中显著的热效应问题严重影响了其储氢性能和吸/脱氢反应速率。
[0003]金属氢化物储氢系统的集成设计和性能调控是实现其安全高效储氢的重要手段，也是未来重点研究方向之一。金属氢化物储氢系统的集成设计主要与储罐结构和换热器布置相关，其性能调控则与反应速率紧密相连。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题在于，提供一种配备复合换热器的金属氢化物储氢系统及控制方法，其通过数值模拟与BP神经网络数据分析，确立配备复合换热器的金属氢化物装置供氢速率与不同操作条件的对应关系，实现供氢速率的预测，满足不同工况下的用氢需求。
[0005]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种配备复合换热器的金属氢化物储氢系统，包括氢量预测系统、复合换热器和金属氢化物储罐，所述复合换热器包括外置换热器与内置换热器，所述外置换热器包括相变材料和金属泡沫，所述相变材料和金属泡沫以外套形式设置在金属氢化物储罐外侧，所述内置换热器包括内置在金属氢化物储氢罐中的管式换热器和金属翅片，所述氢量预测系统用于预测用氢设备不同工况下的氢气需求。
[0006]按上述方案，所述氢量预测系统包括基于BP神经网络的控制器。
[0007]按上述方案，所述金属泡沫为具有高通气性、高比表面积和毛细力的金属镍；所述相变材料为商用石蜡RT35；所述管式换热器中设置冷却液，所述冷却液为水；所述金属翅片为表面光滑、比表面积大的金属薄片。
[0008]本专利技术还提供一种权利要求1所述的配备复合换热器的金属氢化物储氢系统的控制方法，包括以下步骤：
[0009]S1、建立金属氢化物储氢系统的数值模型；
[0010]S2、将金属氢化物床中监控点温度和系统储氢量的模拟值和实验数据进行对比，检验数值模型的有效性；
[0011]S3、基于已验证的金属氢化物储氢模型，构建配备复合换热器的金属氢化物储氢模型；
[0012]S4、选取操作参数，进行参数研究，分析不同操作参数条件下，配备复合换热器的
金属氢化物储氢系统供氢速率的演变规律；
[0013]S5、基于参数研究结果，构建数据集；将数据集分为训练集、测试集、验证集，在训练BP神经网络的模型的同时验证数据集的准确性；构建BP神经网络模型，以上述操作条件作为输入量，以供氢速率作为输出量，利用已有的数据集训练BP神经网络，确立不同操作条件与供氢速率的对应关系，实现对金属氢化物储氢系统供氢速率的预测。
[0014]按上述方案，所述步骤S1中，所述数值模型为针对金属氢化物储氢系统尺寸和实验条件、内置金属氢化物的物性参数、氢气的物性参数、以及质量守恒定律、动量守恒定律、能量守恒定律、金属氢化物反应动力学方程、平衡压力方程和理想气体状态方程，基于多物理场仿真软件COMSOL建立。
[0015]按上述方案，所述步骤S3中，在金属氢化物储氢模型中，在金属氢化物储罐内部新增螺旋管换热器，在金属氢化物储罐外部新增相变材料换热器。
[0016]按上述方案，所述步骤S4中，选取的所述操作参数包括换热系数、循环水温度、罐内压力。
[0017]按上述方案，所述步骤S5中，所述数据集分为训练集、测试集、验证集，所述训练集、测试集、验证集按0.70:0.15:0.15比例分类。
[0018]按上述方案，所述训练集用来训练模型内参数的数据集；所述验证集用于在训练过程中检验模型的状态和收敛情况；所述测试集用于评价模型泛化能力。
[0019]按上述方案，所述步骤S5中，所述BP神经网络分为：输入层、隐藏层、输出层；所述隐藏层数为3；神经元个数为输入量*2+1，共计13。
[0020]实施本专利技术的配备复合换热器的金属氢化物储氢系统及控制方法，具有以下有益效果：
[0021]1、本专利技术配备复合换热系统，可实现宽幅度的供氢速率调控；
[0022]2、本专利技术配备的相变材料可吸收金属氢化物吸氢过程中释放的热量，并用于脱氢过程，可实现热量回收利用；
[0023]3、本专利技术涉及基于BP神经网络模型脱氢速率预测方法，根据不同控制条件参数可在数秒内可预测得到脱氢速率，而对于相同金属氢化物储氢系统通过COMSOL软件建立的数值模型至少需要耗费数小时才能计算得到脱氢速率，计算效率大幅提升；
[0024]4、本专利技术中的基于BP神经网络的用氢量预测模型具有一定的普适性，适用于不同种类用氢的设备、不同容量的储氢系统。
附图说明
[0025]下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：
[0026]图1是本专利技术配备复合换热器的金属氢化物储氢系统的结构示意图；
[0027]图2是本专利技术的数值模型计算得到温度、金属氢化物密度和相变材料液相分数云图；
[0028]图3是本专利技术的不同条件下脱氢速率变化图：a为不同换热系数和循环水温度，b为不同罐内压力和循环水温度，c为同罐内压力和换热系数；
[0029]图4是本专利技术的获取金属氢化物储氢系统脱氢速率控制方法的流程图。
具体实施方式
[0030]为了对本专利技术的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本专利技术的具体实施方式。
[0031]如图1
‑
4所示，本专利技术的配备复合换热器的金属氢化物储氢系统，包括氢量预测系统和金属氢化物储氢系统，复合换热器包括外置换热器与内置换热器，外置换热器由相变材料与金属泡沫以外套形式设置在金属氢化物储罐外侧构成，内置换热器由管式换热器与金属翅片内置在金属氢化物储氢罐中构成。氢量预测系统用于预测用氢设备不同工况下的氢气需求，氢量预测系统由基于BP神经网络的控制器构成；金属氢化物储氢系统由金属氢化物、复合换热器组成，储氢合金用于储存氢气，复合换热器用于为金属氢化物脱氢提供热量。氢气先在储氢合金表面催化分解为氢原子，氢原子再扩散进入到材料晶格内部空隙中，以原子状态储存于金属结晶点内，形成金属氢化物，此时氢气被储存；当金属氢化物受热时，分解为储氢合金与氢气，此时氢气被释放；储氢合金吸氢、金属氢化物脱氢过程可逆，故可达到使用储氢合金储存氢气的目的。金属泡沫为具有高通气性、高比表面积和毛细力的金属镍；相变材料为商用石蜡RT35；管式换热器中设置冷却液，冷却液为水；金属翅片为表面光滑、比表面积大的金属薄片。
[0032]配备复合换热器的金属氢化物储氢系统包括用氢量预测系统和金属氢化物储氢系统。其中用氢量预测系统为基于BP神经网络的用氢量预测模型。构建经实验室数据验证的多物理场C本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种配备复合换热器的金属氢化物储氢系统，其特征在于，包括氢量预测系统、复合换热器和金属氢化物储罐，所述复合换热器包括外置换热器与内置换热器，所述外置换热器包括相变材料和金属泡沫，所述相变材料和金属泡沫以外套形式设置在金属氢化物储罐外侧，所述内置换热器包括内置在金属氢化物储氢罐中的管式换热器和金属翅片，所述氢量预测系统用于预测用氢设备不同工况下的氢气需求。2.根据权利要求1所述的配备复合换热器的金属氢化物储氢系统，其特征在于，所述氢量预测系统包括基于BP神经网络的控制器。3.根据权利要求1所述的配备复合换热器的金属氢化物储氢系统，其特征在于，所述金属泡沫为具有高通气性、高比表面积和毛细力的金属镍；所述相变材料为商用石蜡RT35；所述管式换热器中设置冷却液，所述冷却液为水；所述金属翅片为表面光滑、比表面积大的金属薄片。4.一种权利要求1所述的配备复合换热器的金属氢化物储氢系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立金属氢化物储氢系统的数值模型；S2、将金属氢化物床中监控点温度和系统储氢量的模拟值和实验数据进行对比，检验数值模型的有效性；S3、基于已验证的金属氢化物储氢模型，构建配备复合换热器的金属氢化物储氢模型；S4、选取操作参数，进行参数研究，分析不同操作参数条件下，配备复合换热器的金属氢化物储氢系统供氢速率的演变规律；S5、基于参数研究结果，构建数据集；将数据集分为训练集、测试集、验证集，在训练BP神经网络的模型的同时验证数据集的准确性；构建BP神经网络模型，以上述操作条件作为输入量，以供氢速率作为输出量，利用已有的数据集训练BP神经网络，确立不同操作...

【专利技术属性】
技术研发人员：童亮，袁裕鹏，袁成清，崔伟逸，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：