联盟观点
仿真技术：破解氢能产业痛点的「解码器」与「加速器」
发布时间：2025/07/29 10:00 来源：中国氢能联盟
图丨氢能场景仿真技术应用赛前十名
2025年7月，2025氢能专精特新创业大赛-氢能场景仿真技术应用赛在陕西西咸成功召开。数十家氢能仿真团队同台竞技，不仅将仿真推至产业聚光灯下，更以虚拟世界的精密推演化解安全、成本与周期的“不可能三角”。正如中国氢能联盟专家委员、北京化工大学教授周俊波所言，仿真技术“显著降低工程试错成本，对指导工程实践和产业发展起到关键助力”。这场赛事意味着仿真技术正从实验室工具跃升为产业破局的重要角色，为氢能规模化应用开辟破局之路。
近年来，新能源装机占比快速增长，但发电和用电区域不匹配，新能源消纳形势依然严峻。而电氢协同——通过电解水制氢将富余电力转化为氢能储存或运输，再通过燃料电池等技术按需利用——正是破局的关键路径。要实现高效、可靠、经济的电氢协同，制氢与燃料电池等用氢端关键设备的性能优化、系统集成设计与运行策略验证，则离不开先进仿真技术的关键支撑。
复杂系统「解码器」
图丨陕西旭氢时代科技有限公司氢能产业展览模型
绿氢制备系统，这个融合了波动性风光能源输入、多样化辅机协同以及核心电解过程的工程体系，其架构颇为复杂。尤其是内部电解过程，更是宛如一个“多物理场、多尺度、多相流、多维度”交织而成的复杂黑箱。理解并优化这系统黑箱，正是当前绿氢产业突破的关键。而仿真技术，则被寄予厚望，有望成为透视黑箱内部规律、解锁系统性能与安全瓶颈的核心“解码器”。
作为系统的核心，电解槽（如当前成熟的碱性电解槽）的性能直接影响整体效能。然而，要充分发挥这一核心部件的潜力，整个绿氢制备系统必须应对一系列复杂挑战。
比如，西安交通大学团队认为，首当其冲的挑战是风光直连制氢系统需要同时应对外部不确定性（如风光出力剧烈波动、天气骤变、环境温度变化、供电谐波干扰）和内部复杂性（如电解槽内的两相流动、氢氧交叉风险、多设备间的功率分配与协同控制）。这些内外因素交织，对系统长期安全可靠运行构成严峻挑战。更棘手的安全风险在于氧中氢含量超标（可能导致爆炸）的形成机制高度复杂。西安交大团队拆解指出，这不仅涉及下游气液分离器的不完全分离，更与电解槽内部过程紧密相关，如槽内压差驱动气泡突破隔膜、溶解气体的对流扩散与饱和析出、离子迁移引发的电渗拖拽等。其具体机理和影响因素占比尚不清晰，大大增加了风险管控的难度。第三大挑战在于关键参数控制的严重滞后性。由于碱性电解过程的复杂性，系统对下游氧中氢含量的检测存在显著滞后（10-15分钟），温度控制的响应也较慢（约滞后2小时），这种滞后性为系统的稳定控制埋下了隐患。
图丨中车株洲电力机车研究所有限公司
碱性电解槽多物理场仿真项目
除了西安交大团队指出的上述关键点，其他研究团队也补充了系统层面的重要挑战。中国科学院过程工程研究所团队指出，碱性电解槽内部的气液两相流规律尚未完全明晰，导致极板碱液分布均匀性欠佳，极端情况下流动死区可能引发局部温度过高，甚至导致电极烧损。北京合工仿真与西安航天联合团队则强调了风光特性与设备匹配的根本冲突——风能和太阳能的“强间歇性与波动性”与传统电解设备追求稳定运行的特性难以调和。该团队还指出，环境温度波动对核心部件寿命影响巨大。例如，当温度波动达10°C时，镍基催化电极的腐蚀速率将急剧提高200%，由此导致使用寿命可能缩短2000小时以上。此外，在多槽并联或系统级运行时，缺乏有效的协同控制策略也是一大难题。中车株洲所团队则从能效角度指出，电解槽流场设计不佳导致的气泡聚集（增加电解液电阻、减少有效反应面积）是系统能耗增加的重要原因之一。
正如西安交通大学团队所总结，绿氢制备系统的设计是一个涉及“多物理场、多尺度、多相流、多维度”的复杂系统工程。当前行业面临的瓶颈在于“多物理过程耦合机制不明”，加之“实验开发难度大、成本高，难以探明系统内部规律”，使得优化设计充满挑战。
面对绿氢制备系统的复杂性，中国氢能联盟专家委员会委员、长江大学石油工程学院院长宇波指出了仿真技术的核心价值：“仿真技术是连接理论、实验室小试与工程化、批量化生产的核心工具链和关键桥梁。” 宇波指出，仿真能在物理样机制造和测试之前，精确预测系统性能并排查潜在的设计缺陷与运行风险，极大地加速了从实验室成果走向工程实践的进程。同时，高精度仿真模型有助于更深入地解析系统内部复杂的多物理场耦合机制，理解系统失效机制，从而为行业安全设计规范、测试标准的制定与完善提供了坚实的理论基础和数据支撑。这为透视并优化绿氢制备系统这一复杂黑箱提供了关键途径。
研发效率「加速器」
图丨陕西旭氢时代科技有限公司展示燃料电池堆
燃料电池领域同样面临实验试错的效率困境，而仿真技术有望将燃料电池研发拖入“超车道”。
北京十沣科技有限公司深入剖析了传统基于实验试错方法研制PEMFC（质子交换膜燃料电池）的困境，并揭示了其带来的显著痛点：
高昂的时间成本是首要障碍。在实验试错模式下，每一轮对电池设计参数的验证，都需经历样品制备、性能测试等繁琐流程。仅制备一套包含膜电极、双极板等关键组件的 PEMFC实验样品，在设备运行顺畅、无意外状况干扰时，平均耗时约2-3周。若涉及全新材料或复杂结构，耗时更会延长至1-2个月。而完成一次完整的性能测试，涵盖不同工况(如变载、启停循环等)下的电性能、耐久性测试，往往需要数月之久。
图丨北京十沣科技有限公司氢燃料电池的
多维多物理场耦合计算项目
紧随其后的是巨额的经济投入。实验试错过程消耗大量原材料。质子交换膜、铂基催化剂等关键材料价格高昂，每次实验的材料损耗都不容小觑。据中研普华产业研究院数据，一次中等规模的 PEMFC实验，仅质子交换膜与催化剂的成本就可能高达数万元。同时，频繁实验带来的人力成本同样惊人，研发需持续投入时间与精力进行实验操作、数据记录与分析。其中因实验试错产生的无效成本占比约30%-40%。
图丨质子汽车科技有限公司展示氢能源运输车
更棘手的问题在于探索维度受限。实际实验环境难以实现对单一变量的精准控制，多个影响电池性能的因素相互交织，使得研究人员难以确切厘清各因素间的复杂耦合机制。例如在探究气体扩散层孔隙率与电池性能关系时，实验过程中气体湿度、温度等因素极难维持恒定，微小波动便可能干扰对孔隙率影响的准确判断。而且，受限于实验条件与成本，研究人员无法对所有可能的设计参数组合进行全面测试。
最终，这一切导致了滞后的研发节奏。由于实验试错法在时间与成本上的高门槛，企业面对市场需求快速变化时，难以及时做出响应调整。比如，新能源汽车市场蓬勃发展，车企对燃料电池系统的功率密度、耐久性与成本提出了更高要求。然而，国内部分燃料电池企业因深陷实验试错的研发泥沼，无法在短时间内完成产品升级迭代，致使产品竞争力下降，市场份额被国外竞争对手蚕食。
图丨中国氢能联盟专家委员会委员，
长江大学石油工程学院院长宇波
针对这些困境，仿真技术亦提供了破局之道。宇波指出，近年来仿真技术在多个关键方向取得了令人瞩目的进展：高保真多物理场耦合与跨尺度建模的深入发展，揭示了自纳米尺度到宏观尺度的全链条物理化学过程机理；人工智能的深度融合带来了革命性的变化，加速复杂物理模型的计算速度的同时，改变了传统设计优化流程。除设计阶段外，数字孪生正将实时运行的传感器数据、历史大数据与高精度动态仿真模型紧密集成，在设备服役阶段实现状态实时监控、故障精准诊断、性能智能预测与维护策略优化、寿命精确评估以及基于仿真的最优实时控制。此外，先进的仿真平台已成为培养高水平氢能工程技术人员的重要工具，使其能在虚拟环境中积累实践经验，快速掌握复杂系统的运行原理和设计方法。宇波认为，这些突破正为氢能技术的加速发展注入强劲动力：更强大、更智能的仿真工具，显著加快技术创新和产品迭代速度，有力地助推研发成本和生产边际成本的降低，全面提升系统的可靠性、安全性及综合性能指标。
工程淬炼，让仿真更具锋芒
图丨国家能源集团鄂尔多斯空港物流园区的绿色氢能
关键装备检测实证基地示范项目
然而这把解锁复杂系统的“解码器”以及加速研发效率的“加速器”仍需在工程实践中淬炼锋芒。 周俊波坦言，仿真技术需与工程实践进一步融合。他认为，当前行业仍存在“仿真未经验证即应用”的风险，必须通过“实验数据不断拟合、修正模型”。他特别呼吁仿真团队与工程技术人员有机合作，使模拟结果更真实化。周俊波举例表示：“正如对电解槽的仿真，需建立在对电解槽内部流场、隔膜、电极、极板以及不同形状等状况有确切认知的基础之上。”他认为，“只有这样才能让仿真更好地指导我们的理论设计，才能把我们的仿真的技术推到一个更高的发展阶段。”
正如国家能源集团在氢能关键装备检测方面做出的重要实践——在鄂尔多斯建设了我国首个绿色氢能关键装备检测实证基地，可实现“PEM电解槽测试诊断” “5MW碱性电解槽综合测试”等氢能重大技术成果转化应用，并可依托绿色氢能关键装备检测实证研发中心延伸打造涵盖电解槽、电解电源、大功率燃料电池、氢气品质检测能力的绿色氢能关键装备检测实证基地。它不仅能为验证仿真模型提供了极其宝贵的运行数据，更能直接暴露仿真预测与实际工程之间的差异。仿真团队可以基于这些来自工程一线的海量、真实数据，持续校准和优化模型参数与算法，显著提升模型的保真度和预测准确性。该基地填补了国内氢能技术、标准检测实证基地空白，实现3+项国家重点研发计划落地。这种“仿真-实证-反馈-优化”的闭环迭代，正是工程淬炼仿真的核心过程，将极大地加速仿真技术从“可用”到“可信可靠”的成熟蜕变。
中国氢能联盟专家委员会委员，北京大学教授李星国在赛后接受采访时谈到，通过本次大赛看到了产业突破的希望：“越来越多年轻力量，带着新的技术加入进来，一定会让氢能事业发展得更好”。此番赛事的深远意义正在于搭建了一个深度交融的交流平台，使氢能仿真在产业淬炼中愈发锋利，进而有望精准剖析并打通氢能从科研实验室迈向产业化应用的转化路径。
