全钒液流电池(VRFB)是实现大规模、长时储能的关键,而流场的设计是影响整体性能的一个关键因素。桂林电子科技大学黄泽波博士团队从仿生叶脉中汲取灵感,提出了三种在主流道中加入不同形状阻块的流场。这些设计旨在增强电解液向分支的分流,实现更均匀的电解液分布。其中,具有圆形阻块的结构表现出优异的性能,即存在最低充电电压和最高放电电压。此外,它还实现了最高的活性物质浓度均匀度(0.903)。相比之下,在流速为3 ml s-1 和电流密度为40 mA cm-2 时,基于泵功率的效率最大提高了1.7%,基于输出功率的效率最大提高了2.5%。该工作为仿生流场设计的研究提供了新的方向,并具有巨大的实际工程应用潜力。相关研究成果以 “Redox flow battery: Flow field design based on bionic mechanism with different obstructions” 为题发表在“Chemical Engineering Journal (IF=13.3)”。感谢桂林电子科技大学黄泽波博士(第一作者)校稿!
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VRFB的发展背景深深植根于全球向可再生能源转型的趋势,以及应对太阳能和风能间歇性问题的储能需求。随着可再生能源的日益普及,对大容量存储和长时间放电的先进储能系统的需求日益增长。这一需求推动了流场设计从简单的传统模式向更加复杂、优化的配置方向发展,开发具有优化流场设计的先进VRFB系统变得尤为重要,这是实现高效、可持续和低成本效益储能解决方案的关键。然而,一些固有的挑战依然存在,尤其是电极表面电解质分布不均的问题,严重阻碍了电池内均匀反应速率的实现。这种不均匀分布会在电池内形成电解液流动不足或停滞的死区,显著降低了电池系统的整体效率。此外,各种形式的极化现象(包括浓度极化和欧姆极化)依然是面临的主要挑战。为了解决上述问题,许多学者进行了深入研究,通过优化传统结构和提出新型结构,进一步提升了钒液流电池的性能。该研究介绍了一种创新方法,即通过在流场的主流道中加入阻块来增强VRFB中活性物质的分布均匀性。该设计通过使电解质分流到分支通道中,增加了流入这些分支通道的电解液流量。该研究设计了圆形阻块仿生流场(CBFF)、菱形阻块仿生流场(RBFF)和三角形阻块仿生流场(TBFF)。其中,CBFF凭借其结构特点表现出最佳性能,基于泵功率的电池效率最大提高了1.7%,基于输出功率的电池效率最大提高了2.5%。这项工作为基于仿生设计原理的VRFB性能优化提供了参考。
图1. 流场设计(a-d)灵感构思,(e-g)在主通道中添加障碍物,(h)电池结构图,(i)电池测试系统,(j)电化学反应原理。
在VRFB流场设计中,初步灵感来源于叶脉的自然设计,初步模拟了叶脉的分支模式,如图1(a-d)所示。通过广泛的观察,将一些类似于植物组织中的障碍物纳入主通道,如图1(e-g)所示,包括三角形,菱形和圆形。这些障碍物巧妙地改变了水流的方向,确保水分和营养物质能均匀地到达叶子的各个区域。在VRFB设计中,在主流通道内策略性地放置了小障碍物,从而更有效地将电解质流向分支通道。该设计保证了每个电极区域被电解液均匀地进入,提高了反应速率和电池的整体效率。图1(g和j)显示了VRFB的电化学反应原理,通过三维建模,如图1(h)所示,用于后续的仿真,并进一步演示了本文提出的在同一主通道上添加三种不同障碍物的设计,以及它们在电池中的具体位置。同时,利用武汉之升能源有限公司现有的实验设备进行实验数据测量,如图1(i)所示。
图 2. CBFF 的性能 (a) 浓度分布,(b) 电流密度分布,(c) 速度分布,(d) 区域浓度分布,(e) 电流密度等值线分布,(f) 区域速度分布。
该流场的设计灵感来源于仿生学的叶脉结构,通过在主通道中均匀布置圆形阻块,强化了电解质向分支通道的引导效果。如图2(a)所示,描绘了多孔电极内V²⁺的浓度分布。为全面评估多孔电极不同区域的性能,如图2(d)所示,本研究将多孔电极的长度和宽度等分为五等分,形成了25个大小相同的正方形区域。每个区域的性能指标通过热力图展示,突出显示了入口区域附近的活性物种浓度显著高于出口区域。此外,流场分支积聚处的活性物种浓度也高于主通道末端。图2(b)显示了多孔电极上的电流密度分布,图2(e)通过等高线描绘了这一分布。由于圆形阻块的间距均匀,且与多孔电极的接触面积较小,主通道内的电流密度分布低于其周围区域,这在多孔电极的上下半部分之间形成了一条明显的分界线。图2(c)展示了流场1/2截面处的速度分布,同样划分为25个方形区域,以便对速度分布进行详细的区域分析。圆形阻块轮廓光滑,对主通道内电解质流动的阻力较小,从而在主通道内保持良好的速度分布,提高了电解质的流动性并增强了浓度分布的均匀性。这一创新设计优化了VRFB的浓度均匀性和整体性能。 该流场的显著特点是将主通道内的障碍物形状替换为菱形结构。在相同的外部运行条件下,图3(a和d)展示了电解质浓度分布,特别是在SOC为0.6时负极多孔结构中的浓度情况。同样为更好地分析,电极被划分为25个等面积的区域,结果显示出口附近的电解质浓度有所降低,并且入口和出口区域之间的浓度差进一步扩大。图3(b和e)展示了电流密度分布,并辅以等高线图。由于菱形结构增大了电极的接触面积,电流密度的均匀性得到了明显改善,然而最大电流密度值有所下降。图3(c和f)展示了流场1/2截面处的速度分布及各区域的速度情况,结果表明,流速整体略有下降。
图 3. RBFF 的性能 (a) 浓度分布,(b) 电流密度分布,(c) 速度分布,(d) 区域浓度分布,(e) 电流密度等值线分布,(f) 区域速度分布。
该流场的设计特点是在主通道中引入三角形阻块,图4(a和d) 描绘了负极多孔结构中的电解质浓度分布及特定区域的浓度热力图,结果显示,电极上存在显著的浓度梯度,表明活性物种在电极上的分布不均匀。图4(b和e)展示了多孔电极的电流密度分布及其等值线图,揭示了电极内部电化学活性的空间差异,这一差异受底层流场设计的影响。图4(c和f)展示了流场1/2截面处的速度分布,以及电解质流速区域分析的热力图。观察结果表明,三角形阻块由于其几何形状的限制,在引导电解质流动方面效果不佳,容易形成流动死区,导致电化学反应不足。
图 4. TBFF 的性能 (a) 浓度分布,(b) 电流密度分布,(c) 速度分布,(d) 区域浓度分布,(e) 电流密度等值线分布,(f) 区域速度分布。通过上述对每个流场结构的对比分析发现,入口区域的浓度普遍高于出口区域,且CBFF的浓度梯度差异最小,而TBFF的差异则最为显著。同样,区域分布的热力图表明,CBFF显示出更多的深色区域,表明其平均浓度均匀性优于其他两个流场。V²⁺ 的平均浓度如图5(g和h)所示。RBFF的性能与CBFF最为接近,是因为菱形和圆形阻块在流体转移方面具有相似效果。值得注意的是,蛇形流场的表现优于TBFF,因为流动死区仍然是其主要的影响因素。其次,图2(b和e)、图3(b和e)和图4(b和e)分别显示了三种流场在多孔电极上的电流密度分布。虽然每种障碍物的间距固定,但由于菱形阻块与多孔电极的接触面积较大,RBFF的主通道中电流密度更加显著,这有助于电流密度的均匀性并提高输出功率。然而,RBFF的性能仍略逊于CBFF,如图5(i)所示,CBFF的输出功率效率比RBFF高0.8%,比TBFF高1.7%。最后,图2(c)、图3(c)和图4(c)分别展示了三种流场1/2横截面处的速度分布,而图2(f)、图3(f)和图3(f)为相应的速度分布热力图,这些热力图同样划分为25个等面积的正方形区域。分析结果表明,CBFF提供了最佳的速度分布,主要是因为圆形阻块对主通道内电解液流动的阻碍最小,促使电解液向分支通道流动,从而增加流向出口的活性物质量。另一方面,流速的增加也会导致多孔电极中的压力增加。对于CBFF、RBFF和TBFF,当流速为3 ml s-1时,压降分别为2.7kPa、2.5kPa和2.3kPa。尽管CBFF的压降最高,但仍远低于相同条件下的SFF如图5(f)所示,虽然泵浦功率的消耗导致一定的能量损失,但CBFF凭借对浓度极化损失的有效降低,仍展现出基于泵功率的最佳系统效率。随着流速的增加,整体系统效率逐渐下降,而在流速为3 ml/s时,CBFF的表现最为优异,其效率比RBFF高0.9%,比TBFF高2.1%,比SFF高4.7%。
图 5. 三种仿生流场和 SFF 的整体性能:(a-c)多孔电极中的压力分布,(d)压降,(e)Wpump,(f)基于泵功率的效率,(g)V2+ 的平均浓度,(h)V2+ 的均匀性因子,(i)基于输出功率的效率。该文受到天然叶脉结构优异传质能力的启发,提出了一种创新的仿生流场设计,通过在主通道中增加障碍物以增强活性物质的分布均匀性。设计了三种新型流场:圆形阻块仿生流场(CBFF)、菱形阻块仿生流场(RBFF)和三角形阻块仿生流场(TBFF),并通过3D建模和多物理场仿真对其性能进行了分析。结果显示,CBFF在电解质引导方面表现出卓越的效果,使浓度分布更加均匀,速度分布最为优化,减少了流动停滞区域和浓度极化现象,从而降低了系统损失。当入口流速为3 ml s-1时,CBFF的系统效率比RBFF高0.9%,比TBFF高2.1%,比SFF高4.7%。此外,CBFF表现出优异的充放电性能,即便在较高的泵功率损失下,仍能够保持基于输出功率的优异系统效率(比RBFF高1.3%,比TBFF高2.5%,比SFF高4.9%)。
Liu Y, Huang Z, Xie X, et al. Redox flow battery: Flow field design based on bionic mechanism with different obstructions[J]. Chemical Engineering Journal, 2024: 155663.
https://doi.org/10.1016/j.cej.2024.155663