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趙天壽/鄧勁良院士，最新EES: 機(jī)器學(xué)習(xí)+液流電池！

氧化還原液流電池（RFB）是最有前途的儲(chǔ)能技術(shù)之一，具有能量與功率解耦、可擴(kuò)展性靈活、響應(yīng)速度快、安全性高等優(yōu)點(diǎn)。高昂的成本仍是RFB廣泛應(yīng)用的主要障礙，降低成本的一種有效策略是開發(fā)更高功率密度的電池，這可通過流場(chǎng)設(shè)計(jì)來實(shí)現(xiàn)，而通過試錯(cuò)法和有限的人類直覺設(shè)計(jì)的常規(guī)流場(chǎng)難以優(yōu)化。

在此，香港科技大學(xué)趙天壽院士、加拿大維多利亞大學(xué)鄧勁良（Nedjib Djilali）院士等人通過結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和實(shí)驗(yàn)開發(fā)了一種端到端的流場(chǎng)設(shè)計(jì)方法，包括庫(kù)生成、多物理場(chǎng)仿真模擬、機(jī)器學(xué)習(xí)、篩選發(fā)現(xiàn)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。通過結(jié)合定制的路徑生成算法、成百上千的多物理場(chǎng)模擬和訓(xùn)練有素的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）回歸模型，最終生成了一個(gè)包含11564個(gè)流場(chǎng)設(shè)計(jì)的搜索庫(kù)。通過協(xié)作篩選過程，已成功確定了8個(gè)與目前已知的RFB流場(chǎng)高度不同的有希望的候選者。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)蛇形流場(chǎng)相比，具有新設(shè)計(jì)流場(chǎng)的電池的極限電流密度提高了22% 左右，能效提高了11%。此外，為了探索流場(chǎng)的設(shè)計(jì)規(guī)則，作者提出了5種幾何特性來描述流道的形態(tài)特征，分別是匝數(shù)（P1）、直通道的標(biāo)準(zhǔn)偏差長(zhǎng)度（P2）、方向偏差（P3）、節(jié)省的流道長(zhǎng)度（P4）和扭矩積分（P5）。

圖1. 篩選和發(fā)現(xiàn)過程

進(jìn)一步，作者對(duì)8個(gè)候選者共有幾何特性的識(shí)別揭示了流場(chǎng)的定量設(shè)計(jì)規(guī)則：低P1（18±1）、中等P2（2.45±0.16）、低P3（0.23±0.18）、高P4（1490±100）和高 P5（20.1±1.8）。需要強(qiáng)調(diào)的是，本研究開發(fā)的方法在3個(gè)方面具有廣泛的普遍性:

1）本研究考慮了具有單個(gè)通道的RFB流場(chǎng)，但在修改路徑生成算法后很容易擴(kuò)展到具有兩個(gè)或多個(gè)通道的流場(chǎng)，這將是未來工作的重點(diǎn)；

2）雖然這項(xiàng)研究是用實(shí)驗(yàn)室規(guī)模的RFB來證明的，但如果在路徑生成算法中包含適當(dāng)?shù)姆糯蠓椒?，該設(shè)計(jì)方法將很好地轉(zhuǎn)移到放大的系統(tǒng)；

3）該方法不僅可應(yīng)用于RFBs流場(chǎng)設(shè)計(jì)，而且只要有可靠的模擬工具、積累的設(shè)計(jì)直覺和方便的器件制造，也可應(yīng)用于其他器件流場(chǎng)的研究和優(yōu)化，如燃料電池和鋰離子電池組冷卻板的流場(chǎng)等。

圖2. 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

Machine learning-assisted design of flow fields for redox flow batteries, Energy & Environmental Science 2022. DOI: 10.1039/D1EE03224K

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