SOFC即固体氧化物燃料电池，作为一种高效、清洁的能源转换技术，具有高效率、低排放、燃料选择广泛等优势，是分布式发电和热电联供系统的理想选择。图1展示了SOFC的基本工作原理。然而，SOFC的性能和耐久性受到系统配置、堆栈结构、电极微观结构等多方面因素的影响。传统的实验优化方法成本高、耗时长，而数值模拟则能够快速、高效、经济地优化SOFC及其系统。以往综述工作缺乏针对实际问题的文献分类，且未涵盖人工智能辅助模型、异质模型等新兴模型。这些新兴模型对于加速大规模多物理场模型的求解和描述介观电极行为具有重要意义。

西安交通大学化学工程与技术学院化工机械研究所吴震教授团队联合香港理工大学Meng Ni（倪萌）教授，在国际权威期刊《Chemical Reviews》（IF：51.5）发表题为《A Comprehensive Review of Modeling of Solid Oxide Fuel Cells: From Large Systems to Fine Electrodes》的综述文章并被选为Supplementary Journal Cover封面文章。

该综述文章采用自上而下的方法，从系统、堆栈、单电池到电极的尺度，全面总结了SOFC模拟研究的最新进展。图2展示了论文从系统、堆栈、单电池再到电极综述的逻辑架构。论文首先介绍了SOFC的发展历史、工作原理及当前面临的挑战，随后详细讨论了SOFC系统模型、电池/堆栈模型和介观模型的研究进展。特别值得一提的是，该综述首次将人工智能辅助模型、异质模型等新兴模型纳入讨论范围，为SOFC的多尺度设计和优化提供了新的思路。最后，综述提出了SOFC模拟研究面临的挑战和未来展望，强调了多尺度模拟在SOFC设计和优化中的重要性。该项研究不仅为研究人员提供了选择合适模型的指南，还为SOFC数值模拟的未来发展指明了方向，推动了数值模拟在SOFC研发当中的深入应用。

论文第一作者为西安交通大学化学工程与技术学院化工机械研究所吴震教授，朱鹏飞助理教授，通讯作者为香港理工大学Meng Ni（倪萌）教授。第一单位为西安交通大学化学工程与技术学院。论文受到国家自然科学基金，陕西省重点研发计划，西安交通大学青年拔尖人才资助计划等项目资助。

吴震教授团队长期围绕固体氧化物燃料电池开展原创性研究工作，该项工作是团队在Chemical Engineering Journal, 2022, 442: 136159、Applied Energy, 2022, 322: 119508、 Applied Energy, 2023, 349: 121655、 Applied Energy, 2020, 279: 115794、Journal of Power Sources, 2021, 512: 230470、eTransportation, 2020, 5: 100074上发表成果之后，又顶级期刊上发表的重要成果。

论文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.chemrev.4c00614