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龍圖騰網獲悉吉林大學申請的專利一種質子交換膜燃料電池冷啟動時間的預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120149456B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510622924.3，技術領域涉及：H01M8/04298；該發明授權一種質子交換膜燃料電池冷啟動時間的預測方法是由閔海濤;米國言;孫維毅;張照普;曹起銘設計研發完成，并于2025-05-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種質子交換膜燃料電池冷啟動時間的預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種質子交換膜燃料電池冷啟動時間的預測方法，所屬領域為設計燃料電池領域，包括：采用多層感知器神經網絡，利用深度學習方法建立初始參數與冷啟動時間之間的非線性映射關系，最終，通過所訓練得到的冷啟動時間預測模型，進行冷啟動時間預測。本方法兼具高精度、高效率、良好的物理可解釋性和較強的泛化能力，為燃料電池的低溫啟動控制提供了重要的技術支撐，具有廣闊的應用前景。

本發明授權一種質子交換膜燃料電池冷啟動時間的預測方法在權利要求書中公布了：1.一種質子交換膜燃料電池冷啟動時間的預測方法，其特征在于，包括： 基于燃料電池構建冷啟動時間預測的機理模型； 所述機理模型包括：氣體傳輸模型、輸出電壓模型、溫度分層模型和水傳輸模型； 所述氣體傳輸模型包括：陰極氣體傳輸模型和陽極氣體傳輸模型，所述陰極氣體傳輸模型和陽極氣體傳輸模型用于反應燃料電池在低溫環境下的氣體擴散、遷移與反應過程； 所述輸出電壓模型用于得到在冰累積因素的影響下燃料電池實際運行條件下向外部提供的電壓； 所述溫度分層模型基于膜電極處的傳熱關系表達式建立，用于計算膜電極溫度以及融冰熱量； 所述水傳輸模型用于進行水平衡計算和冰累積計算； 構建神經網絡模型，基于所述機理模型對所述神經網絡模型進行訓練，獲得預測模型，所述神經網絡模型為多層感知器神經網絡； 基于所述預測模型對質子交換膜燃料電池冷啟動時間進行預測，生成預測結果； 所述獲得預測模型的過程包括： 基于所述機理模型得到的啟動時間和輸入量作為歷史數據集，所述輸入量為啟動電流和環境溫度； 對所述歷史數據集進行歸一化處理，獲得歸一化數據集； 構建神經網絡模型，基于所述歸一化數據集對所述神經網絡模型進行訓練，獲得訓練模型； 使用測試集對所述訓練模型進行評估，計算均方誤差和決定系數作為模型預測精度的衡量指標，獲得所述預測模型； 建立陰極氣體傳輸模型，計算燃料電池陰極入口處氧氣的質量流量； 其中，為陰極入口處氧氣體積分數；為陰極入口處空氣質量流量；，分別為氧氣和氮氣摩爾質量；為陰極入口處氣體比濕度； 建立陽極氣體傳輸模型，計算燃料電池陽極入口處氫氣質量流量； 其中，為陽極入口處氣體質量流量；為陽極入口處的氣體比濕度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人吉林大學，其通訊地址為：130012 吉林省長春市南關區人民大街5988號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。