通过贝叶斯模型校准与模型误差量化在复杂模型层级中实现跨尺度关联以研究金属燃料循环经济体

Scale-bridging within a complex model hierarchy for investigation of a metal-fueled circular energy economy by use of Bayesian model calibration with model error quantification

Lisanne Gossel · Elisa Corbean · Sören Dübal · Paul Bran 等10人 · Applied Energy · 2025年7月 · Vol.390

摘要 近年来，金属能源载体作为可再生能源电力的一种有前景的储存和运输材料，在科研领域受到日益增长的关注。在发展金属燃料驱动的循环经济体过程中，研究涉及一个从微观到宏观尺度的复杂模型层级体系，因此在不同复杂程度的模型层级之间传递信息成为实现该新技术的关键任务。化学反应器网络（CRN）是一种简化复杂度的反应器模型，也是实现跨尺度关联的一种有前景的方法。这类模型兼具引入详细化学机理的能力以及高效开展大规模参数研究的优势。前提是能够从CRN获得比实验数据或计算流体动力学（CFD）等精细模拟方法更为密集的...

解读: 该跨尺度模型校准方法对阳光电源储能系统优化具有重要借鉴价值。文中化学反应器网络(CRN)的降阶建模思路可应用于PowerTitan储能系统的电化学-热管理耦合模型,通过贝叶斯校准实现从电芯微观特性到系统宏观性能的信息传递。该方法可支撑ST系列PCS在不同工况下的性能图谱构建,提升iSolarClou...