ジェネレーティブデザインで水素燃料電池の開発を加速化

トヨタ自動車は, バッテリー駆動の電気自動車に代わるものとして, 自動車やトラック, さらには都市全体を駆動する水素・酸素燃料電池の開発を進めています. 北米トヨタ研究所 (TRINA)は, 燃料電池のフローフィールドプレートの研究開発プロセスを加速するためのシミュレーション主導の方法論を開発しました.


Alan Petrillo著
2023年4月

「すべてを電化する. 」化石燃料への依存度を下げようとする人たちの間で, この言葉が叫ばれている. ハイブリッドカー (HEV)やバッテリーカー (BEV)が高速道路を走る光景は, 私たちの身近なところにも電動化の必要性を感じさせます. しかし, 多くの自動車メーカーがHEVやBEVの生産を拡大する中, ある会社は, エネルギー貯蔵を主にバッテリーに頼らない電気自動車の開発に取り組んでいます. それは, 燃料電池の中で空気中の酸素と結合することで電気を供給する水素を搭載した電気自動車です.

この別ルートを追求しているのが, トヨタ自動車です. 水素自動車の実用化には多くの障害がありますが, 燃料電池で世界を走らせることができるとしたら, それは世界最大の自動車メーカーかもしれません (参考資料1). トヨタは, 自動車用燃料電池の研究に, 資金的にも物理的にも人的にも大きな力を注いでいますが, 自動車開発は長い旅の始まりにすぎないと考えています. トヨタが目指すのは, 自動車だけでなく, 地球規模の「水素社会」です. 化石燃料を燃やすエンジンや暖房器具, 発電機などを, 水素から電気を取り出す燃料電池に置き換える社会です. トヨタの水素社会への取り組みは, 裾野市を水素技術のテストベッドとして採用したように先見の明があり, 燃料電池の性能を最適化するための生成的設計手法に磨きをかけたように集中的です.

シミュレーションが可能にするジェネレーティブデザイン

北米トヨタ研究所 (TRINA)は, シミュレーション駆動型の生成設計手法を開発し, 水素・酸素燃料電池などのマイクロリアクターで流体の反応物の動きを制御するフローフィールドマイクロチャネルプレートの設計に適用しました. トヨタの燃料電池の研究開発の多くは必然的に秘密にされますが, TRINAチームは, シミュレーションを利用した「逆設計」プロセスについて「Chemical Engineering Journal」に論文を発表しています (文献2). このプロセスをフローフィールドプレートに適用した結果, 図1に示すように, 4つの特徴的なマイクロチャネルデザインが生まれました.

図1. TRINAチームが COMSOL Multiphysics® ソフトウェアを使って構築したモデルのシミュレーション結果.

4つのデザインはそれぞれ特別な長所があり, いずれも主要な指標の点で, 既存のベンチマークデザインを上回っています. また, 重要なのは, プロセスの力を実証していることです. TRINAチームは, シミュレーションによって実現されるジェネレーティブデザインが, プロジェクトの最終目的地が遠い未来であっても, イノベーションを加速させることを示したのです.

TRINAチームの研究員であるYuqing Zhou氏は, 「インバースアプローチは, 現在の設計手法に革命を起こすことができると考えています」と話します. 「私たちは, 長い旅路の次のステップを可能にするのです. 」

よりクリーンなパワートレインオプション

このような自由な探究心を考えれば, 多くの自動車メーカーが電気自動車をバッテリー駆動に限定している中で, トヨタが数十年にわたって燃料電池の研究を続けているのも理解できるかもしれません. 2022年11月のインタビューで, 豊田章男会長がこう言っています(資料3): 「トヨタは, あらゆるパワートレインを提供するデパートのようなものだと考えてください. 」

図2. 水素燃料電池自動車の重要な構成要素の概略図. 画像はパブリックドメイン で, 米国エネルギー省経由.

水素・酸素燃料電池は, 自動車に電力を供給する異色の存在に見えるかもしれませんが (図2), 技術自体は決して新しいものではなく, 操作も簡単なのが魅力です. 図3は, 一般的な燃料電池の基本的な動作を示したものです.

図3. 一般的な燃料電池の設計の概略図. 一方のフローフィールドプレートは水素ガスをアノード-電解質-カソードスタックに供給し, もう一方のプレートは酸素をスタックに供給して水を排出します. 注:この図では, 酸素側燃料板がスタックアセンブリの上にあり, 水素側燃料板が下にありますが, 燃料電池の実際の向きは様々です.

水素ガスはアノードを通過する際に触媒に接触し, 水素イオンと電子に分離されます. 水素イオンは電解液の中を移動してカソードに到達しますが, 電子は燃料電池の外にある導体を通って移動します. この電流を利用して, 有用な仕事をすることができるのです.

空気中の酸素ガスがカソードを通過するとき, カソードの表面で水素イオンと戻り電子に出会います. ここで酸素分子が分裂し, 水素イオンや電子と結合して, 水となります.

フローフィールドプレートを通過する反応物の経路

燃料電池は, 水素と酸素が流れ続ける限り, 電流を発生させ続けることができます. この重要なガスの流通を管理するのが, セル内のフローフィールドプレートです. 各プレートは, マイクロチャネル構造と多孔質サブレイヤーの両方を備えています. アノード側のプレートの流路を水素が移動するとき, 水素はサブレイヤーを通ってアノードに向かって押し出されます. 一方, 空気は燃料電池のカソード側にあるフローフィールドプレートに流されます. 空気と水はカソード側の多孔質材料層で交換され, プレートは余分な空気と水をセルスタックから排出する. 図4は, このカソード側の重要なプロセスを簡略化してクローズアップしたものです.

図4. 燃料電池のカソード側フローフィールドプレートアセンブリを通過する流体の動きを簡略化して示した図. マイクロチャネル構造 (濃いグレーで表示)は, 反応液 (この場合は空気)が入口から出口に移動する経路を定義します. 流体が流れると, その一部は多孔質材料層を通ってカソード表面に向かい, 流れ場から遠ざかります.

TRINAチームはこのプロジェクトに関する学術論文の中で, 「流体の滞留時間や流体の流れ分布の均一性, そして最適な熱伝達との関係は, 化学反応を適切に制御するために最も重要な流れ構造の設計に直接関係している」と説明しています.

したがって, 燃料電池用フローフィールドプレートの設計における2つの主な目的は, 電極に十分な反応物を供給するために, プレートのマイクロチャネル流れ場と多孔質材料層を通して流体の流れを最大化することです. 第一の目的は, 反応物の流れに対する抵抗を減らすことであり, 第二の目的は, 電極表面の全領域にわたって反応物の変換と反応の均一性を高めることであると理解することができます.

インバースデザイン: 複雑な形式的解決策を生み出す, よりシンプルなプロセス

マイクロチャネルの物理的な配置は, フローフィールドプレートがその性能目標をどの程度満たすかを決定するのに役立ちます. 歴史的に, マイクロチャネルの設計は, 図5の左側に示す蛇行型のような, いくつかの馴染みのあるパターンに従っています. しかし,設計が複雑になると,設計の定義,製作,試験,調整に要する時間が長くなってしまうため,より複雑な形状にする必要があります.

図5. 既存のフローフィールドマイクロチャネルの設計は, 左図の蛇行タイプのような単純なパターンに従っています. より複雑な流路設計(右図)は, 孔質層内をより効果的に流体を流通させることができますが, 物理的な複雑さを加えることは, 設計や製造がより複雑になる可能性もあります.

Zhou 氏と同僚は, 設計を最適化する前に, まず設計プロセスを最適化する必要があることを認識していました. 問題に対するより複雑な (そしてよりパフォーマンスの高い) 正式な解決策を生み出すために, TRINA チームはシミュレーション主導の逆設計手法を作成しました. 彼らの方法論では, テスト前にフォームを定義するのではなく, 重要なパラメーターを設定し, それらのパラメーターを満たすフォームを生成するようにアルゴリズムに指示します. この手法は, ジェネレーティブ デザイン, トポロジー最適化, およびインバースデザインなど様々な表現で表現されています.

「私たちは, より複雑なシミュレーションで表示されるものを, 効率的に近似する方法を探していました. モデリングの複雑さを犠牲にすることで, より精巧な設計を短時間で探求できるようになりました」とZhou氏は言います.

Zhou氏は, 図5の右側に示したような複雑なマイクロチャネルの設計を例に挙げて, この点を説明します. 「このような問題にトポロジー最適化を用いる人がいますが, その場合, 10チャンネル程度の設計を思いつきます. このような複雑な設計を実現するには, 膨大な計算能力と時間が必要です」と彼は説明します.

望む結果をより早く, 斬新な形へ

では, TRINAチームはどのようにして, より良いマイクロチャンネルの設計を効率的に行うことができたのでしょうか. まず, 図6の左側に示すように, 有効異方性多孔質材料を通る理想的な流れの軌跡をシミュレーションし, 理想的な流体の挙動を表す値を抽出しました. 次に, その値を別のシミュレーションに入力すると, 図6の右側に示すように, その挙動を引き起こすマイクロチャネルの形状が生成されました. つまり, 設計する前に, 自分たちが望む効果を定義しているのです. この一連の流れは, インバースデザインの逆を行くものです.

TRINA チームの研究論文では次のように説明されています:

「多数の関数評価を必要とする最適化段階でチャネルの明示的なモデリングを放棄することで, 設計領域の比較的粗いメッシュの離散化を使用して, 異方性多孔質媒体内部の物理現象をとらえます. 」
図6. 多孔質材料を通る望ましい流れの軌道の説明図(左)と, 右は, 流体が望ましい軌道をたどるようにするマイクロチャネル形成のシミュレーション画像.

「多孔質材料の COMSOL モデルは, 2つの材料値のみで, メッシュは非常に粗いものです」と Zhou 氏は説明します. 「我々は, ナビエ・ストークス方程式と移流反応拡散方程式に基づく感度ベースの最適化プロセスを実装しています. 多孔質体を流れる流体は定常状態, 非圧縮性, 層流であり, 化学反応は反応物質の濃度に比例して起こるものと仮定しています. このようなシミュレーションを行い, 細孔内を流れる流体の向きの最適な分布を導き出します. このプロセスにより, 計算の複雑さを大幅に軽減しながら, 価値ある結果を得ることができます. 」

Zhou氏は, 設計プロセス全体のこの部分を 「均質化」と表現しています. プレートの孔を通る流体の理想的な軌道のパターンを確立したところで, 次のステップは 非均質化です. このステップでは, 流体が最適な経路をたどるように, マイクロチャンネルの形状を方程式で定義します.

流れ, 反応, その両方を追求したデザインを実現

脱ホモジナイザーの工程が必要なのは, 「1つ1つの孔が個別に設計された理想的な多孔質材料を作ることができないからです」とZhou氏は言います. 理想に近い形で流体を孔に導くために, 壁や流路を設置する必要があるのです. この設計を行うために, COMSOL Multiphysics® を使用して, パターン生成用にカスタマイズした偏微分方程式(PDE)を解いています. このソフトウェアには, 結果を可視化するために使用できるプロット機能もあります.

図7と図8に, TRINAチームの非均質化式で作成された2つの正式な選択肢を示します. 先に述べたように, 指針となる性能目標は以下の通りです: 1)反応物の流れの抵抗を減らすこと, 2)反応物の供給とプレート全体の反応の均一性を高めることです. これらの目的は, モデルのPDEにおける支配変数で表現されます. この2つの目標に異なる重み付けをすることで, Zhou氏らはモデルにさまざまな設計オプションを生成させることができます. そして, 各オプションの相対的なメリットを評価し, 調整を加えて, さらなる反復を行うことができるのです.

図7. 流れに最適化されたマイクロチャンネル設計の異なる側面を説明する4つのビジュアライゼーション. すべての図において,流体は左上の入口から右下の出口に向かって流れる.左上:多孔質材料を通る望ましい流れの方向ベクトル. 右上:マイクロチャネルを横断して, 目的のベクトルを生み出すことができる配向経路. 左下:脱ホモジナイズされたマイクロチャネルのデザイン. 右下:反応液の濃度分布を示すサブレイヤーのシミュレーション画像.

図7のデザインについて, Zhou氏は「流れ場の表面全体で最も圧力損失が小さくなることから, 私たちはこれを『フローデザイン』と呼んでいます. このモデルでは, 比較的平行で直線的な経路が生成され, 側面の分岐はあまりありませんでした. 」と述べています.

この設計では, プレート全体で流体を効果的に移動させることができますが, 多孔質材料層を通して反応物を均一に分配することはあまりうまくいきません. シミュレーションでは,この設計の出口側で反応物の濃度(図 7 の右下の画像で緑と青で示されている)が低くなっており,反応の均一性と燃料電池の出力が制限される可能性があります.

もし, 支配方程式の重み付け係数を, 流れよりも反応の均一性を優先するように調整したらどうでしょう. そうすると, 図8のような設計になります. これをZhou氏は「反応設計」と呼んでいます. 反応物の濃度が高い(右下の図の赤とオレンジ)のは, 利用可能な反応物のうち, より多くの割合が仕事に使われていることを示しています. 「反応設計」マイクロチャンネルの複雑な形状は, 生物学を専攻する学生にとっては見慣れたものでしょう.

図 8. 反応を最適化したマイクロチャネル設計のさまざまな側面を説明する 4 つの可視化. このオプションは, 一次"動脈"と二次"毛細血管"の組み合わせを特徴とします. 動脈は出口に向かう全体的な流れを維持し, 一方, 毛細管は電極に向けて反応物質をより広範囲に分布させることができます. すべての図において, 流体は左上の入口から右下の出口まで流れます.

「ほとんどの商業用マイクロリアクターは, 『フロー設計』にいくらか似た設計を採用しているでしょう」とZhou氏は言います. しかし, 葉, 肺, 血管など, 流体の反応物を分配する自然界に存在するシステムは, 図8の形にさらによく似ています.

「エンジニアは側枝のない直線的な流路を好むかもしれませんが, 自然は『反応デザイン』を選びます」とZhou氏は言います. 「TRINAチームの研究論文では, これまでにも, 自然な形, フラクタル, 階層的な形を先験的に選んで流路を作る実験が行われてきましたが, 規定のレイアウトを前提としない逆デザインアプローチで, このような大規模分岐流路を発見したのは初めてです. 」 とも述べています.

未来を予測するのではなく, 未来を創造する

上に示した「流れと反応」の比較に加えて, TRINA チームは, 図 7 と図 8 の特性を組み合わせた 2つの設計 (図示せず) を行いました. TRINAチームの4つの設計のいずれもが, 反応と流体の性能に関する主要な指標において, 従来の設計を上回っていることがわかります. TRINA チームによって製作され, 実験的にテストされた追加の設計 (参考文献 4) を図 9 に示します.

図9. TRINAチームが作成した設計に基づく金属製プロトタイプの流れ場プレート.

それでは, フローフィールドプレートの理想的な設計はどのようなものでしょうか? ガソリン自動車に代わる理想的な技術が 1つもないのと同じように, そのようなものは存在しません. 「私たちの立場からすると, エンジニアが検討できる複数の優れたオプションを提供することで成功しているのです」と Zhou 氏は言います.

TRINAチーム は, 潜在的な水素社会の実現に努めているトヨタの研究開発チームの大規模ネットワークの一部です. 同社は, 日本語で「未来」, または文字通り「まだ来ていない」を意味する日本語の「ミライ」と呼ぶ水素燃料自動車の航続距離と性能の向上をさせ続けています. おそらく, まだ来ていない世界では, 水素供給インフラと燃料電池で動く自動車, トラック, 電車, 建物を備えたスモッグのない都市に私たちは住むことになるでしょう. この目的地に到達するかどうかは分からないとしても, 今日の石油社会に生きる私たちは, トヨタの 未来に向けた歩みからインスピレーションを受けることができます.

Yuqing Zhou 氏は, 自分と同僚の指針となるアドバイスを語ってくれました: 私たちのチーフ・サイエンティストは, 「未来を予測することをやめて, 未来を創造することに専念しなければならない」と述べています.

図10. フローフィールドデザインプロジェクトに貢献した4人の中心人物. 左から右へ: Ercan M. Dede, 野村剛, Yuqing Zhou, Danny J. Lohan. 野村氏は日本の豊田中央研究所に所属し, 他のメンバーは北米のToyota Research Instituteに所属.

参考文献

  1. L. Printz, "Toyota Remains the World's Largest Automaker," The Detroit Bureau, 28 Jan. 2022; https://www.thedetroitbureau.com/2022/01/toyota-remains-the-worlds-largest-automaker/
  2. Y. Zhou et al., "Inverse Design of Microreactor Flow Fields through Anisotropic Porous Media Optimization and Dehomogenization," Chemical Engineering Journal, vol. 435, pt. 2, May 2022; https://doi.org/10.1016/j.cej.2022.134587
  3. "Akio Toyoda Fields Questions on Carbon Neutrality from U.S. Reporters," Toyota Times, 22 Nov. 2022; https://toyotatimes.jp/en/toyota_news/1011.html
  4. E. Dede et al., "Measurement of Low Reynolds Number Flow Emanating from a Turing Pattern Microchannel Array Using a Modified Bernoulli Equation Technique," Experimental Thermal and Fluid Science, vol. 139, November 2022; https://doi.org/10.1016/j.expthermflusci.2022.110722

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