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gesponsertSimulation entlang der Wasserstoff-Prozesskette Ein Simulations-Dreiklang in H2: Virtuelle Lösungen für reelle Chancen

6 min Lesedauer

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Comsol Multiphysics GmbH

Strom, Wärme und Rohstoff: Wasserstoff hat es in sich. Doch damit aus Visionen von der H2-Wertschöpfungskette Realität wird, braucht es die passenden Technologien. Wie die aussehen können? Die Simulation schlägt eine Brücke von der Wasserstoff-Erzeugung über die Speicherung bis zur Nutzung.

Multitalent Wasserstoff: Die Simulation zeigt, wie innovative Technologien die gesamte Wertschöpfungskette – von der Erzeugung über die Speicherung bis zur Nutzung als Strom, Wärme und Rohstoff – ermöglichen.(Bild: © Oulailux - stock.adobe.com)
Multitalent Wasserstoff: Die Simulation zeigt, wie innovative Technologien die gesamte Wertschöpfungskette – von der Erzeugung über die Speicherung bis zur Nutzung als Strom, Wärme und Rohstoff – ermöglichen.
(Bild: © Oulailux - stock.adobe.com)

Die Rolle des bereits seit Jahrzehnten als industrieller Energieträger eingesetzten Wasserstoffs wird derzeit neu bewertet. Als Bindeglied zwischen den Bereichen Strom, Wärme, Chemie und Mobilität rückt das leichteste Element des Periodensystems stärker in den Fokus industrieller Anwendungen. Damit wächst auch der Anspruch, Wasserstoff von der Erzeugung bis zur Nutzung entlang der gesamten Prozesskette effizient und sicher zu verstehen und zu beherrschen. Neben wirtschaftlichen Herausforderungen ergeben sich daraus unterschiedliche technische Fragestellungen.

Aus technischer Sicht besteht die Herausforderung darin, stark gekoppelte physikalische und chemische Prozesse zu kontrollieren. Bei Wasserstofftechnologien treten viele typische relevante Effekte lokal auf, beeinflussen sich gegenseitig und lassen sich experimentell nur begrenzt erfassen.

Die Simulation bietet hier die Möglichkeit, innere Prozessgrößen sichtbar zu machen und Wechselwirkungen systematisch zu analysieren. Da einzelne physikalische Disziplinen häufig nicht isoliert betrachtet werden können, kommen dabei multiphysikalische Ansätze zum Einsatz.

Multiphysik-Simulation: Das steckt dahinter

Multiphysik-Simulation beschreibt die rechnergestützte Abbildung technischer Systeme, in denen mehrere physikalische Effekte gleichzeitig wirken und sich gegenseitig beeinflussen. In der Praxis koppeln Ingenieure dafür die zugrunde liegenden Gleichungen in einem gemeinsamen Modell. So lassen sich zum Beispiel Strömung und Wärmeübertragung zusammen betrachten, wenn ein Medium Wärme abführt und sich dadurch Dichte, Viskosität und damit die Strömung selbst verändern. Multiphysik bedeutet damit mehr als „mehrere Disziplinen“: Entscheidend ist die Wechselwirkung, die das Verhalten des Gesamtsystems prägt.

COMSOL beschreibt Multiphysik als das Verbinden verschiedener Physikdomänen in einem einheitlichen Modell, das typischerweise auf numerischen Verfahren wie der Finite-Elemente-Methode basiert. Der Anwender kombiniert dafür passende Physik-Interfaces, etwa für Strömungsmechanik, Wärmetransport, Strukturmechanik oder Elektromagnetik, und löst die gekoppelten Gleichungen gemeinsam. Dadurch entstehen belastbarere Vorhersagen als bei isolierten Einzelsimulationen, weil Randbedingungen und Rückkopplungen im Modell enthalten sind. In der Prozessindustrie unterstützt dieser Ansatz die virtuelle Auslegung und Optimierung, etwa bei Reaktoren, Wärmetauschern oder Sensoren, bevor Prototypen gebaut oder Anlagen geändert werden.

Darum braucht es Simulation in der Elektrolyse

Alles beginnt mit dem Wasser: Die elektrochemische Wasserelektrolyse ist der Ausgangspunkt vieler Wasserstoffprozessketten – zumindest, wenn es um den sogenannten „grünen” Elektrolysewasserstoff geht. Dabei steht stets die möglichst effiziente Umwandlung elektrischer Energie in chemisch gebundenen Wasserstoff mittels elektrochemischer Zellen im Mittelpunkt. Hierfür stehen unterschiedliche Verfahren zur Auswahl.

Die Simulation hilft bei der Entwicklung und Verbesserung einzelner Zellen, beispielsweise durch die Optimierung des Designs der Mikrokanäle der Strömungsfeldplatten, um eine gleichmäßige Verteilung der Reaktanten zu erreichen.

Im industriellen Maßstab beeinflussen darüber hinaus Wechselwirkungen auf Stack-Ebene den Betrieb: Ein Beispiel hierfür sind parasitäre Strompfade innerhalb alkalischer Elektrolyseurstacks. Durch elektrisch leitfähige Elektrolyte und gemeinsame Verrohrungen können sogenannte Shunt-Ströme entstehen, die zu inhomogenen Stromverteilungen führen. Diese Effekte beeinflussen sowohl den Wirkungsgrad als auch die lokale Wärmeentwicklung und somit die Alterungs- und Degradationsmechanismen einzelner Zellen. Solche Zusammenhänge lassen sich experimentell nur schwer erfassen, da sie im Inneren des Stacks auftreten und stark von der Geometrie sowie den Betriebsbedingungen des Apparates abhängen.

Strömungslinien im Einlass- und Auslasskanal sowie in den Verteilerrohren im Modell eines alkalischen Elektrolyseur-Stacks mit 20 Zellen.(Bild: Comsol)
Strömungslinien im Einlass- und Auslasskanal sowie in den Verteilerrohren im Modell eines alkalischen Elektrolyseur-Stacks mit 20 Zellen.
(Bild: Comsol)

Die Simulation ermöglicht es, diese Effekte räumlich aufzulösen und ihre Auswirkungen quantitativ zu untersuchen. Innerhalb eines vollständigen Stack-Modells können so beispielsweise Stromdichten und die daraus resultierenden Wärmequellen berechnet werden. Dies wird durch die Kopplung elektrischer, thermischer und strömungsmechanischer Effekte mittels Multiphysik-Simulation ermöglicht.

Ähnliche Fragestellungen stellen sich auch bei anderen Elektrolyseverfahren: In PEM-Elektrolyseuren etwa wirken die Gasentwicklung in der Zweiphasenströmung und die Stromverteilung unmittelbar zusammen. Die Simulation erlaubt es, diese Wechselwirkungen darzustellen und besser zu verstehen. Durch die Änderung von Design- und Betriebsparametern lassen sich verschiedene Szenarien virtuell erstellen und testen.

Simulation in der Speicherung: Stoff- und Wärmeströme

Nach der Erzeugung ist die Speicherung für die Integration von Wasserstoff in industrielle Prozesse von großer Bedeutung. Wie bei der Erzeugung stehen auch hier unterschiedliche Speicherprinzipien zur Wahl, bei denen Fragen der Sicherheit, der Effizienz und der zeitlichen Dynamik relevant sind. Und auch hier werden die relevanten Effekte durch gekoppelte physikalische Prozesse bestimmt.

Materialbasierte Speicher wie Metallhydridtanks sind ein anschauliches Beispiel für die Notwendigkeit einer gekoppelten Betrachtung: Bei diesen wird beim Beladen Wasserstoff in das Speichermaterial eingebunden, wobei Wärme freigesetzt wird. Diese exothermen Reaktionen führen allerdings zu lokalen Temperaturerhöhungen, welche wiederum die Aufnahmefähigkeit und Kinetik des Materials beeinflussen. Ohne ein entsprechend angepasstes Wärmemanagement kann die nutzbare Speicherkapazität deutlich unter den theoretischen Werten liegen.

Wasserstoff-Metall-Verhältnis (blauer Farbverlauf) während des Befüllens eines Metallhydrid-Tanks. Das Modell berücksichtigt die Absorptionskinetik und -thermodynamik bei der Berechnung von Strömungs-, Konzentrations- und Temperaturfeldern.(Bild: Comsol)
Wasserstoff-Metall-Verhältnis (blauer Farbverlauf) während des Befüllens eines Metallhydrid-Tanks. Das Modell berücksichtigt die Absorptionskinetik und -thermodynamik bei der Berechnung von Strömungs-, Konzentrations- und Temperaturfeldern.
(Bild: Comsol)

Eine Simulation erlaubt es, diese Zusammenhänge räumlich und zeitlich aufzulösen: Durch die Kopplung des reaktiven Stofftransports und des Wärmetransports lassen sich Temperaturfelder, Konzentrationsverteilungen und Ladezustände innerhalb des Speichers berechnen. Dadurch ist eine Bewertung von Geometrie- und Materialparametern oder von Betriebsstrategien möglich, ohne dass aufwendige experimentelle Versuchsreihen durchgeführt werden müssen.

Auch wenn Metallhydridspeicher nur eine von mehreren Speicheroptionen darstellen, sind die zugrunde liegenden Fragestellungen übertragbar – immerhin spielen Temperaturgradienten, zeitabhängige Lade- und Entladevorgänge sowie materialabhängige Effekte auch bei anderen Speicher- und Transportkonzepten eine Rolle. Die Simulation kann das Verständnis der physikalischen Wechselwirkungen für einen sicheren und effizienten Speicherbetrieb erhöhen.

Simulation in der Brennstoffzelle

Bei der energetischen Nutzung von Wasserstoff in Brennstoffzellen treten die zuvor beschriebenen Wechselwirkungen ebenfalls auf, allerdings in umgekehrter energetischer Richtung. Dabei wird chemisch im Wasserstoff gebundene Energie elektrochemisch (ohne Verbrennung) in elektrische Energie umgewandelt. Auch hier ist der Betrieb durch das simultane Zusammenspiel mehrerer physikalischer Prozesse geprägt.

Erzeugung, Speicherung, Nutzung: Viele technische Fragestellungen entlang der Prozesskette ähneln sich stark, auch wenn die zugrunde liegenden Technologien unterschiedlich sind

Am Beispiel von PEM-Brennstoffzellen wird deutlich, dass die elektrische Leistung auch hier mit dem Wärmehaushalt und dem Stofftransport verbunden ist. Die Stromdichten, Reaktionsraten und die Wasserbildung variieren lokal innerhalb der Zelle. Daraus resultieren Temperaturgradienten, die wiederum Einfluss auf die Leitfähigkeiten, die Reaktionskinetik und die Wasserverteilung haben.

Gasströmungsfelder mit geraden Kanälen auf der Wasserstoffanodenseite und einer abgeflachten Netzstruktur auf der Luftkathodenseite im Modell einer Polymerelektrolytmembran-Brennstoffzelle (PEM).(Bild: Comsol)
Gasströmungsfelder mit geraden Kanälen auf der Wasserstoffanodenseite und einer abgeflachten Netzstruktur auf der Luftkathodenseite im Modell einer Polymerelektrolytmembran-Brennstoffzelle (PEM).
(Bild: Comsol)

Eine Multiphysik-Simulation ermöglicht es, auch bei Brennstoffzellen alle relevanten Effekte gemeinsam zu betrachten. In nichtisothermen Modellen werden elektrochemische Reaktionen, Strömungen in den Gas- und Kühlkanälen, Wärmeübertragung und Stofftransporte in Membranen und Elektroden gekoppelt berechnet. Dadurch lassen sich lokale Hotspots oder Trocknungs- und Flutungsbereiche identifizieren, die experimentell nur schwer zugänglich sind, aber für die Stabilität und Lebensdauer der Zellen von großer Bedeutung sind.

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Auch auf Stack-Ebene kommt diesem Ansatz eine besondere Bedeutung zu. Ungleichmäßige Temperatur- oder Stromverteilungen zwischen einzelnen Zellen können hier zu Leistungsunterschieden und vorzeitigem Alterungsverhalten führen. Die Simulation unterstützt sowohl die Auslegung von Kühlkonzepten als auch die Bewertung von Betriebsstrategien unter variierenden Lastbedingungen.

Simulation entlang der Prozesskette

Die Beispiele aus der Erzeugung, Speicherung und Nutzung von Wasserstoff verdeutlichen, dass sich viele technische Fragestellungen entlang der Prozesskette ähneln, auch wenn die zugrunde liegenden Technologien zum Teil deutlich unterschiedlich sind. In allen Bereichen sind lokale Effekte für das globale Systemverhalten relevant. Unerwünschte Inhomogenitäten der Temperatur oder der Stromdichteverteilung entstehen innerhalb von Komponenten zwischen Stacks, was sich direkt auf die Effizienz und Alterungsprozesse auswirkt und letztendlich die Betriebssicherheit beeinflusst.

Elektrisch, thermisch, strömungstechnisch: Bei Wasserstoffsystemen überlagern sich physikalische Effekte gegenseitig. Die Multiphysik-Simulation kann hier helfen, die zugrunde liegenden Prozesse zu verstehen und zu beherrschen.

Über die gesamte Wasserstoff-Wertschöpfungskette hilft die Simulation beim Verständnisgewinn der Auswirkungen und Wechselwirkungen. Sie ermöglicht es, innere Prozessgrößen zu analysieren und Ursachen für Leistungsabweichungen zu identifizieren. Damit können physikalisch basierte Entscheidungen getroffen werden. Gerade bei der Skalierung von Komponenten zu Stacks oder Anlagen wird deutlich, dass vereinfachte Annahmen unzureichend für eine zuverlässige Prognose für das Systemverhalten sein können.

Für viele Wasserstoffanwendungen werden spezifisch multiphysikalische Modelle benötigt, da sich elektrische, thermische, chemische und strömungsmechanische Effekte nicht unabhängig voneinander betrachten lassen. Simulation bietet hier gegenüber Experimenten den Vorteil, diese Kopplungen konsistent in einem Modell zu berücksichtigen und ihre gegenseitigen Einflüsse zu untersuchen.

Mehr als eine Physikalische Größe im Blick

Gekoppelte physikalische Effekte bestimmen in hohem Maß das Systemverhalten entlang der Wasserstoff-Prozesskette. Simulation ermöglicht es, diese Zusammenhänge zu analysieren und lokale Effekte zu berücksichtigen, die experimentell nur eingeschränkt oder gar nicht zugänglich sind. Multiphysikalische Modelle sind dabei häufig Voraussetzung, um reale Betriebsbedingungen abbilden zu können.

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