AI赋能的COMSOL多孔介质电化学仿真：多物理场耦合与数据协同创新范式

COMSOL Multiphysics作为一款强大的多物理场仿真平台，在多孔介质电化学领域（如燃料电池、锂离子电池、电解反应器等）展现出独特优势。其通过耦合孔隙尺度传质、电荷传递及电化学反应动力学（如Butler-Volmer方程），可精确刻画多孔电极内的复杂输运-反应过程。然而，传统仿真面临多孔结构参数不确定（孔隙率、曲折度）、多尺度耦合计算成本高、实验数据与模型协同不足等挑战。AI技术的融入为这些问题提供了创新解决方案：基于深度学习的代理模型可替代高维参数扫描，实现实时预测多孔介质内的浓度/电势分布；强化学习算法能自动优化电极微结构设计；数据同化技术可将原位实验数据动态校准模型参数，显著提升预测可靠性。这种"物理机理+数据驱动"的融合范式，不仅加速了新型电化学器件的研发周期，更在多孔介质参数反演、寿命预测等传统难题中展现出突破性潜力，为新能源与储能技术发展提供了智能化仿真新范式。