面向太阳能制氢的聚光光伏光热系统设计与优化研究
项目252 · Monash University Malaysia · Engineering and Information Technology
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- 马来西亚
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项目介绍
【项目介绍】 通过太阳能驱动的水电解生产绿色氢能是实现全球脱碳目标的关键途径。然而,传统光伏-电解槽系统在运行过程中会排放大量热能,未能充分利用可用的太阳能资源。如果能有效回收并利用这部分热能,将显著提升系统整体效率并降低氢气生产的平准化成本。
聚光光伏光热(CPVT)系统能够从同一太阳能输入中同时产生电力和可回收的高品位热能,提供了一种独特的解决方案。尽管CPVT技术在高直射辐射(DNI)地区已展现出良好前景,但在不同气候条件下的系统适应性仍面临重大挑战,尤其是在散射辐射占比较大的热带和赤道地区。此外,热能收集及其与制氢系统集成的最优策略仍有待深入探索。
本博士项目专注于面向太阳能制氢应用的先进CPVT系统的设计、建模与优化研究。研究将重点围绕光学系统设计、热管理策略及多物理场建模,开发能够在变化辐照条件下高效运行的CPVT架构。项目的核心目标是探索如何战略性利用CPVT产生的热能,以提升水电解性能和系统整体经济性。
【研究方向】 本项目以仿真模拟和建模为主要研究方法,并包含针对性的实验验证。主要研究领域包括: • 面向制氢应用的CPVT系统配置设计与特性表征 • 涵盖光学、热学和电学系统行为的多物理场仿真模型开发 • 热管理方法与光伏冷却策略研究 • 水电解应用中的热能利用途径分析 • 系统级性能优化与参数分析 • 不同运行条件下CPVT系统性能的数值研究 • 基于CPVT的制氢系统技术经济评估与性能评价
【研究方法】 研究将采用先进的数值仿真和多物理场建模作为主要方法论。研究将整合几何建模、光学建模、计算流体动力学(CFD)、电路建模和电化学性能模型,以捕捉耦合系统行为。仿真平台将广泛使用EES、MATLAB/Simulink、Python、ANSYS/COMSOL或类似工具。物理信息机器学习方法可应用于加速模型开发、性能预测和变工况条件下的系统优化。
【申请材料】 有意申请且符合上述条件的候选人请将以下材料发送至Prof. Chong Meng Nan(Chong.Meng.Nan@monash.edu): ● 说明个人技能和经验的求职信 ● 包含教育背景和发表记录(如有)的个人简历 ● 英语能力证明(如有)(如:IELTS、TOEFL成绩)
【申请流程】 建议申请人首先联系主要导师,提供个人学术背景和成果,以确定是否适合该研究课题。如认为适合,请点击此处填写意向书(Expression of Interest),并提交与本课题相关的研究计划。意向书经评估后,符合条件的申请人将被邀请申请博士候选人资格,并可能获得奖学金面试机会。
【资助信息】 本项目由Monash University Malaysia资助。成功录取的博士生将获得生活津贴及全额学费资助。
【申请资格】 申请奖学金需具备Monash University Malaysia认可的一等荣誉学位(H1)或同等学历(H1E),并满足英语语言要求。
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