高度なセンシングとデータ解析が拓く燃料電池スタックのリアルタイム状態管理：電流・温度分布計測と制御戦略
はじめに
燃料電池自動車（FCEV）の中核であるPEMFC（固体高分子形燃料電池）スタックの性能、耐久性、信頼性を最大限に引き出すためには、スタック全体の平均的な状態だけでなく、スタック内部、さらには各セル内部の微細な状態をリアルタイムかつ高精度に把握し、適切に制御することが極めて重要です。従来のセル電圧モニタリング技術はスタックの状態把握に不可欠ですが、セル内部の不均一性、例えば電流密度分布や温度分布の偏りまでは捉えきれません。これらの不均一性は、燃料・酸化剤ガスの供給偏り、水の分布異常、温度ムラ、あるいは局所的な劣化によって引き起こされ、セル性能の低下、耐久性の劣化、さらにはホットスポット形成による不可逆的な損傷を招く可能性があります。
本稿では、燃料電池スタック内部の状態、特に電流分布と温度分布をリアルタイムに計測するための高度なセンシング技術に焦点を当て、計測データの解析に基づく診断技術、そしてそれらを活用した先進的な制御戦略について、最新の研究開発動向を交えながら技術的な考察を深めていきます。
燃料電池スタック内部の状態量と重要性
燃料電池スタックは、多数の単セルを積層した構造をとります。各単セル内では、アノードにおける水素酸化反応、カソードにおける酸素還元反応が進行し、電流が発生すると同時に熱も発生します。これらの反応は、触媒層、電解質膜、ガス拡散層（GDL）、双極板（BPP）といった構成要素の特性や、供給されるガス流量、湿度、温度、圧力、さらには生成される水の挙動によって強く影響されます。
特に、セル内部における電流密度や温度の分布は、以下のような重要な情報を含んでいます。
- 電流密度分布: ガス流路方向や電極面内での反応活性の均一性を示します。不均一な電流分布は、利用率の低下、特定の領域への過負荷、水の滞留や乾燥といった問題を引き起こし、性能低下や劣化加速に繋がります。
- 温度分布: 発熱と冷却のバランスを示します。温度ムラは、電解質膜の乾燥や過湿、触媒層の劣化、水の相変化挙動に影響を与え、性能変動やホットスポットによる損傷リスクを高めます。適切な温度分布の維持は、スタックの効率と耐久性にとって不可欠です。
これらの状態量をリアルタイムに計測できれば、スタックの健康状態を詳細に診断し、発生しうる問題を事前に予測・回避するための高度な制御や、劣化の進行抑制に向けた戦略的な運転が可能になります。
電流分布計測技術
燃料電池スタックにおける電流分布の計測は、双極板の設計やガスの流路設計の妥当性を評価するため、あるいは運転中の異常を検知するために重要な技術です。主に以下の手法が研究・開発されています。
1. 分割双極板法 (Segmented BPP Method)
これは最も古典的かつ信頼性の高い手法の一つです。特定のセルにおいて、双極板を複数のセグメントに分割し、各セグメントから独立して電流を取り出し、その電流値を計測します。
- 原理: セグメントごとに流れる電流は、そのセグメント直下の反応領域における平均的な電流密度に比例します。
- 利点: 比較的直接的に電流分布を把握できます。研究開発段階での詳細な解析に適しています。
- 課題: 双極板の加工が複雑になり、コストが増加します。セグメント間の電気的な絶縁や、多数の配線が必要となり、スタック体積の増加や組立性の悪化を招きます。また、多数の計測チャンネルとデータ収集システムが必要になります。特に、FCEVへの搭載を目的とした、リアルタイムかつ応答性の高い多点計測システムの実装には技術的な課題が多く残ります。
2. 磁気センシング法
燃料電池セルで発生する電流は、その周囲に磁場を生成します。この磁場を非接触で計測することで、電流分布を推定する手法です。
- 原理: 各電流路や領域を流れる電流によって生成される磁場を、磁気センサー（ホールセンサー、磁気抵抗センサーなど）を用いて計測し、逆問題解析によって電流分布を推定します。
- 利点: セル構造に直接的な変更を加える必要が少なく、非破壊的な計測が可能です。多数のセンサーを配置することで、高空間分解能での計測ポテンシャルがあります。
- 課題: 生成される磁場は小さく、外部ノイズの影響を受けやすいため、高感度かつノイズ耐性の高いセンサーが必要です。また、センサーの配置や、複雑な逆問題解析による電流分布の正確な推定が難しい場合があります。特に、スタック全体の電流分布をリアルタイムに把握するには、多数のセンサーデータを超高速で処理するシステムが求められます。
3. 光学的計測法
一部の光学的特性が電流密度や温度によって変化することを利用する手法です。例えば、分光法やサーモグラフィなどが考えられますが、スタック内部への光学的アクセスは非常に限定的です。透過型双極板や透明窓を設けるといった特殊なスタック構造が必要になる場合が多く、汎用的なFCEVスタックへの適用は困難です。
温度分布計測技術
スタック内部の温度分布計測は、熱マネジメントシステムの最適化やホットスポットの早期発見に不可欠です。
1. 接触式温度センサー
最も一般的で信頼性の高い手法です。熱電対やサーミスタなどを双極板やガスケットに埋め込んで直接温度を計測します。
- 原理: 温度変化によってセンサーの電気的特性（熱起電力、抵抗値など）が変化する現象を利用します。
- 利点: 高精度で信頼性の高い計測が可能です。
- 課題: センサーの耐久性（腐食環境）、応答速度、スタックへの埋め込み方法、多数のセンサー配線、センサーによる熱的な影響（温度勾配への影響）などが課題となります。特に多数の単セルを持つスタック全体に多くのセンサーを配置し、かつ長期信頼性を確保することは容易ではありません。
2. 非接触式温度計測
赤外線カメラやファイバーオプティクスを利用する手法です。スタック表面の温度分布は赤外線カメラで容易に計測できますが、スタック内部、特にセル中央部の温度を非接触で計測するには技術的なブレークスルーが必要です。
- 原理: 物体から放出される赤外線（熱放射）を検出して温度を計測します。ファイバーオプティクスは、光ファイバーをスタック内部に挿入し、特定の光学的現象（例：蛍光、ラマン散乱）の温度依存性を利用する可能性があります。
- 利点: スタック構造への物理的な干渉を最小限に抑えられる可能性があります。
- 課題: 赤外線は不透明な材料を透過しないため、スタック内部の計測には限界があります。ファイバーオプティクスは挿入箇所の選定や耐久性、コストが課題となります。リアルタイムでの広範囲な温度分布把握には、多くの技術的障壁があります。
計測データに基づく診断・制御戦略
リアルタイムで取得した電流・温度分布データは、スタックの稼働状態を詳細に把握し、異常を早期に検知するために活用されます。
1. 状態監視と異常検知
電流分布や温度分布の空間的・時間的な変動パターンを解析することで、以下のような異常を検知できます。
- ガス枯渇/供給偏り: 特定領域の電流密度の低下。
- 水マネジメント異常: 特定領域での水の滞留（電流密度低下）や乾燥（抵抗増加による電流密度低下）。温度分布にも影響。
- 触媒層/膜の劣化: 局所的な活性低下や抵抗増加による電流密度・温度分布の変化。
- ホットスポット: 異常な温度上昇箇所。
これらのデータは、従来のセル電圧、スタック電圧、スタック電流、入口/出口ガス流量・温度・圧力といったマクロなデータと組み合わせることで、診断の精度と信頼性を大幅に向上させます。
2. 劣化診断と寿命予測
長期間のリアルタイム計測データを蓄積・解析することで、劣化の進行状況をより詳細に把握し、将来の性能低下や寿命を予測することが可能になります。特定の運転条件下で発生しやすい局所的な劣化モード（例：炭素担体の腐食、膜のピンホール形成）を、電流・温度分布の微細な変化から捉えることができます。
3. 適応制御と最適運転
リアルタイムの状態量データに基づき、以下のようなシステムの運転パラメータを動的に調整する適応制御戦略が考えられます。
- ガス供給量・湿度・圧力の調整: 電流分布の均一化や適切な水バランスの維持を目的とします。
- 冷却システム制御: 温度分布を均一化し、ホットスポットの発生を抑制します。
- 負荷配分制御: ハイブリッドシステムにおいて、燃料電池とバッテリー間の負荷配分を、燃料電池のリアルタイム状態に基づいて最適化します。
- 運転モード切り替え: スタックの状態が悪化している場合に、出力を抑制したり、回復運転（例：フラッシング）を実施したりします。
これらの高度な制御は、スタックの性能を最大限に引き出すだけでなく、劣化速度を抑制し、結果としてスタックの耐久性向上に大きく貢献します。
4. AI/MLの活用
リアルタイムで生成される膨大な電流・温度分布データを解析し、複雑なパターンや相関関係を抽出するために、AI/ML技術の活用が期待されています。
- 異常検知・診断: 過去の故障データや正常データを用いてモデルを学習させ、微細な異常の兆候を早期に発見します。
- 劣化予測: 運転データと性能・状態データから劣化モデルを構築し、将来の性能や寿命を高精度に予測します。
- 予測制御: 将来の状態変化を予測し、それに基づいて最適な制御入力を計算します。
- 運転戦略の最適化: 複雑な運転条件下での最適なガス流量、温度、負荷配分などをリアルタイムに決定します。
AI/MLモデルの構築には、高品質な実測データと、物理モデルに基づくシミュレーションデータの組み合わせが有効です。
実装上の課題と展望
FCEVにリアルタイム電流・温度分布計測システムを実装するには、以下の技術的な課題があります。
- センサーの耐久性と信頼性: 燃料電池内部の腐食性環境（酸性雰囲気、湿度変化）や振動、温度変化に耐えうるセンサーの開発が必要です。長期にわたる安定した計測性能が求められます。
- コストと複雑性: 多数のセンサーと、それらを処理するデータ収集・制御システムは、コスト、重量、体積の増加を招きます。量産車への搭載には、これらの要素を最小限に抑えるための技術革新が不可欠です。
- 応答速度とデータ処理: リアルタイム制御のためには、高速な計測、データ伝送、解析、そして制御信号の生成が必要です。大量のセンサーデータを遅延なく処理する高効率なアルゴリズムとハードウェアが求められます。
- 標準化と互換性: 異なるメーカーのスタックやシステム間でのセンサーインターフェースやデータフォーマットの標準化が進むことで、技術開発と普及が加速する可能性があります。
今後の展望としては、以下の点が挙げられます。
- 高集積・低コストセンサー: MEMS技術などを活用した、小型、高感度、低コスト、高耐久性のセンサーアレイの開発。
- ワイヤレスセンサーネットワーク: スタック内部の配線を削減し、組立性や信頼性を向上させるためのワイヤレスデータ伝送技術。
- 高度なデータ解析とAIチップ: 車載コンピューティング能力の向上に伴い、エッジデバイスでのリアルタイムAI解析が可能になる。
- 物理モデルとの統合: シミュレーションモデルと実測データを組み合わせることで、状態推定や予測の精度を向上させるデジタルツイン的なアプローチ。
これらの技術開発が進展することで、燃料電池スタックのリアルタイム状態管理は、FCEVの性能、耐久性、信頼性を飛躍的に向上させるためのコア技術となるでしょう。
まとめ
燃料電池スタック内部の電流分布や温度分布といった詳細な状態量をリアルタイムに計測し、そのデータに基づいて診断・制御を行う技術は、FCEVの技術的課題を克服し、商用化をさらに加速させる上で非常に重要な役割を果たします。分割双極板法や磁気センシングによる電流分布計測、接触式センサーによる温度計測に加え、非接触手法や新たなセンシング原理、そしてAI/MLを活用した高度なデータ解析と制御戦略の研究開発が活発に進められています。実装上の課題は依然として大きいものの、これらの技術はスタックの性能最適化、劣化抑制、信頼性向上に直接的に貢献するものであり、今後の研究開発の主要な方向性の一つと言えます。本稿が、読者の皆様の研究開発や技術課題解決の一助となれば幸いです。