非石墨类锂离子电池负极材料预锂化进展

摘要:随着锂离子电池接近传统插层负极材料允许的能量密度上限,碳系负极材料已无法满足当前电动汽车及低空经济的需求,合金型和转换型的非石墨类负极材料凭借更高理论比容量、合适电压平台的优势,逐步引起广泛的关注与研究。然而,合金型和转换型负极材料在脱嵌锂过程中易产生较大的活性锂损失,导致库伦效率的降低以及容量的快速衰减,解决上述问题的有效手段则是对负极材料进行预锂化,现有综述大多对硅基合金型负极材料预锂化进展进行了报道,关于过渡金属氧化物转换型负极材料预锂化进展的介绍鲜有涉及。本文分别从物理预锂化、电化学预锂化和化学预锂化3 个方面,综述了近年来包括转换型负极材料在内的非石墨类锂离子电池负极材料预锂化研究进展,并对未来的预锂化技术发展趋势进行了展望。

人工智能在锂离子电池研究中的应用

摘要:【目的】为了开发高性能锂离子电池,针对人工智能技术在锂离子电池研究中的应用成果开展综述分析,有助于推动锂离子电池技术的创新与发展。【研究现状】综述人工智能技术在锂离子电池领域中的应用研究,概括机器学习算法使用模型及其对锂离子电池性能、寿命提升作用;总结人工智能技术在锂离子电池材料性质预测和开发、状态预测、制造工艺、监测和运行管理等方面的应用。【结论与展望】提出人工智能显著提升锂离子电池生产制造质量和效率,缩短锂离子电池研发周期,但是在数据、模型、计算资源和实际应用等方面存在不足;认为未来的研究方向应聚焦于数据高质量获取、共享和标准化,模型可解释性和通用性提升,与其他技术融合强化,新型电池体系中的推广应用,跨学科合作发展。

固态储氢合金的技术发展现状

摘要: 固态储氢合金因其高体积储氢密度、低压操作的本质安全特性,成为氢能储运体系中的重要组成部分。本文深入探讨了储氢合金的储氢机理,针对AB5、AB2、AB、A2B、Ti-V 基固溶体以及轻质金属等多种类型储氢合金,总结了其储氢特性及储氢容量,并系统分析了包括元素添加或替代、非化学计量比设计、表面处理、制备工艺优化等性能优化策略。这些策略通过调整合金的电子结构、相组成与界面特性,有效改善了其活化性能、循环稳定性与抗毒化能力。此外,进一步分析了储氢合金在全球的产业化进程及多场景应用案例,基于市场趋势揭示了其在动力电池系统、车载/轨道备用电源等领域的商业潜力。随着氢燃料电池汽车的推广和可再生能源储能需求的增长,高容量、低成本储氢合金的市场空间将进一步扩大,特别是在对重量和空间较为敏感的移动式应用场景中,固态储氢的高体积密度优势将更加凸显。然而,目前固态储氢仍面临三大挑战:储氢机理尚未系统解析、吸放氢动力学滞后于商业应用要求以及规模化制备成本较高。针对以上问题,通过解析非金属杂质效应、构建多尺度计算平台及完善行业生态体系等核心手段,固态储氢技术将成为支撑氢能规模化落地的关键。

过渡金属及其氧化物对镁基储氢材料的改性及其研究进展

摘要:MgH2由于具有较高的理论储氢容量、更好的安全性以及可逆性,成为目前研究最多的一类储氢材料。然而高热力学稳定性和较差的动力学性能限制了其应用。掺杂催化剂可以有效降低吸/脱氢反应能垒,从而加快Mg-H 体系的吸/脱氢反应速率,是改善MgH2储氢性能的有效且简便的方法。过渡金属及其氧化物由于具有优良的催化性能受到了广泛研究。本文介绍了不同类型的过渡金属及其氧化物催化剂,简述了其对MgH2吸脱氢性能的提升效果以及催化原理。最后得出:掺杂多元合金、多元金属氧化物或者金属与金属氧化物的组合,从而利用不同金属间的协同效应是提高催化性能的重要方法。然而,目前一些过渡金属及其氧化物的催化原理尚不清楚,加深对催化机理的理解和认识,尤其是从原子尺度深入探究,将为具备更高储氢性能的镁基储氢材料的开发及应用提供有力支撑。

聚合物固态电解质的制备及改性研究进展

摘要:目前商业化锂离子电池常用的有机液态电解质存在易燃、易泄露等安全隐患,而基于聚合物固态电解质的固态锂离子电池因具有高安全性和高能量密度而备受关注。本文阐述了聚合物固态电解质的基本结构和离子传导机制,重点介绍了聚合物链段迁移、表面扩散和离子跳跃三种模式。在制备方法方面,详细分析了非原位固化和原位聚合固化两种制备方法的原理、具体过程和优缺点,其中非原位固化方法工艺成熟,但存在界面接触性较差、厚度较大等问题,而原位固化法则能实现优异的界面接触,并能兼容现在的电池制备工艺。针对聚合物电解质室温离子电导率低、电化学稳定性较差等问题,本文总结了常见的几种改性策略,如采用聚合物分子结构设计、塑化剂添加、聚合物分子共混、纳米颗粒填充和多层结构设计等方法,以降低聚合物结晶度、构建快速离子通道、锚定阴离子并优化电解质与电极的界面。最后,指明聚合物固态电解质在规模化制备与固态电池应用方面的现状和发展趋势,为未来研究提供参考。

全钒液流电池技术最新研究进展

摘要:全钒液流电池(VRFB)因高安全性、长寿命、可扩展性等优势,已成为大规模储能领域的研究热点,但高成本、材料降解、能量转换损耗等问题给VRFB储能带来了挑战。针对这些挑战,VRFB关键材料的创新和性能优化是提高其储能效果的重要手段之一。本文分析总结了国内外VRFB的核心材料和性能影响因素的最新进展,明确了当前面临的问题以及发展方向。结果表明:通过氮掺杂电极、自修复双极板、杂化隔膜、混合电解液等关键材料创新,结合分叉流道设计和智能电路策略等系统优化,可显著提升电池性能;材料-结构-调控的协同创新机制在提高功率密度的同时兼顾了能量效率优化。本文可为VRFB性能优化相关研究者提供参考。

锰基催化材料及其在氢能转化中的应用

摘要:本文根据我国地域范围内的锰矿资源潜力、开发利用和供需现状,系统分析并总结出我国贫、细、杂矿物的难选矿特征。鉴于此资源特性,综述了锰基催化材料的制备方法,这些方法有助于我国锰矿资源从传统钢材炼制的大宗原料向高端利用的转型。此外,针对锰矿资源分布现状,概述了锰资源在氢能源催化转化应用的发展途径,例如在燃料电池以及电解水制氢等方面的应用,揭示了锰基催化材料应用于能源转化的可能性和实用属性。

结合机理信息和深度学习算法的质子交换膜燃料电池性能退化预测研究

摘要:质子交换膜燃料电池(PEMFC)作为重要的现代可持续能源转换装置,其性能退化趋势的准确预测对于提高系统可靠性与延长使用寿命具有重要意义。传统的数据驱动方法缺少对机理信息的考虑,导致神经网络模型一直存在“黑盒”现象。本工作提出了一种融合卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制的混合深度学习模型CNN-LSTM-A,并引入麻雀搜索优化算法(SSA)实现超参数自动优化。以PEMFC输出电压为退化性能指标,在不同训练集占比下对模型进行了性能评估,结果显示该模型能够准确捕捉燃料电池的老化趋势。为进一步增强模型的物理可解释性,本工作引入与燃料电池退化机制相关的机理参数作为输入特征,结果表明融合机理信息后模型预测精度有所提升,验证了机理信息对于神经网络模型在预测任务中的重要性。此外,通过对比实验对所提出的模型开展的优越性验证结果表明,引入注意力机制和SSA显著提升了模型性能,且CNN与LSTM的融合模型较单一结构具有更优的预测效果。

四氧化三铁基材料在锂离子电池负极中的应用研究进展

摘要:四氧化三铁(Fe3O4)作为具有转换反应机制的锂离子电池负极材料,具有理论容量高、资源丰富、成本低等优点,被认为是可代替石墨的极有潜力的材料之一。但该材料的电导率低,且充放电过程中会产生较大的体积膨胀,严重影响其电化学性能和循环稳定性。本文总结了四氧化三铁基锂离子电池负极材料在纳米化和复合化方面的研究进展,并对未来的发展前景进行了展望。

低温等离子体在钠离子电池负极材料制备与改性中的应用

摘要:钠离子电池(SIBs)因其优异的低温性能和丰富的钠资源储量而备受关注。负极材料作为SIBs的关键组成部分,直接影响其能量密度和功率密度等性能,然而,目前负极材料面临着化学反应动力学迟缓、体积膨胀大、容量低、首圈库仑效率低等关键问题。为了解决上述问题,研究者们通过各种材料制备与改性手段以提高电池性能,这对推进钠离子电池的实际应用极为重要。低温等离子体因其高能活性粒子可突破热力学限制、低温处理可避免基材热损、干式处理工艺无需化学溶剂介入等优点,在材料制备与改性方面具有广阔的应用前景。本文系统介绍低温等离子体技术在SIBs负极材料的制备、结构调控、界面优化及活性基团引入等方面的应用进展。最后,展望了低温等离子体在电池材料制备与改性领域应用未来的研究前景。