September 2026

第一作者：韩征 通讯作者：纪亚 通讯单位：上海交通大学 DOI：10.1016/j.apenergy.2026.128927 感谢上海交通大学纪亚团队（第一作者：韩征）校稿！ 工作简介 本研究构建了一个数据驱动框架，将机器学习与遗传算法相结合，从而能够在多种工况下对杂原子掺杂碳电极的性能进行精准预测与全局优化。基于已发表文献及主动学习策略，本研究构建了多维数据库，进而训练并评估了多个机器学习模型。最优模型展现出卓越的预测精度，对CE与VE的R²分别达到0.982与0.991。Shapley加法解释（Shap）分析进一步揭示了影响电极性能的关键参数的内在调控机制。此外，本研究采用精英遗传算法筛选最优电极性能。优化后的电极在200mA cm⁻²下，预测EE达85.2%，且具备优异的循环稳定性。实验结果与模型预测高度吻合，平均绝对百分比误差始终低于3.7%。 《2025年我司用户发表的液流电池论文合集》 研究背景 尽管VRFB系统具有诸多优势，但整体性能仍主要受关键材料的限制。电极作为钒离子氧化还原反应的反应界面，在电解质中负责电子传输与质量传输，从而直接影响电池的CE、VE及EE。尽管传统商用电极材料具备优异的导电性、化学稳定性及成本效益，但有限的比表面积、较差的表面润湿性以及不足的固有电化学活性，仍会导致反应动力学迟缓，并在高电流密度下引发显著极化现象，制约了电池效率的进一步提升。为应对这些挑战，学界已投入大量精力致力于碳基电极的结构调控与表面工程研究。其中一种有效策略是构建多级多孔结构及多样化流场，此举可显著增加活性位点的暴露面积、缩短离子传输路径、优化电解质传输效率，进而缓解浓差极化现象。与此同时，杂原子掺杂已被广泛应用于调控碳材料表面的电子结构。引入氮(N)、磷(P)、硫(S)及硼(B)等杂原子，可有效调控局部电荷分布，增强钒离子的吸附能力，并加速界面电荷转移过程。在此基础上，多杂原子协同掺杂技术日益受到关注。不同元素之间形成的协同效应有助于构建更多高活性位点，从而进一步提升电催化性能与循环稳定性。例如，Liu等人通过热浸渍法在碳毡上成功制备了硼氮共掺杂碳纳米管。所得VRFB系统在300mA cm⁻²时，EE达79.3%，且在1000次循环后仍保持约80%的EE，展现出卓越的电化学稳定性与耐久性，表明VRFB电极改性工程已呈现出高度多样化且复杂的发展趋势。 核心内容 1.数据审查与模型性能分析 图1.研究方法论示意图：从现有文献中收集数据、机器学习、数据增强、遗传算法优化及实验验证 典型的机器学习优化研究通常包括数据集构建、模型开发及实验验证三个阶段：首先通过系统性地收集关于VRFBs中杂原子掺杂碳电极的已发表数据，构建一个综合性数据库；为克服数据不足的限制，在机器学习模型训练前采用主动学习辅助的数据增强策略；随后对优化后的机器学习模型进行验证。该模型与遗传算法相结合，以高效探索高维参数空间并确定最优电极设计。随后，通过电化学表征和VRFB循环测试，验证了所提出的优化框架的可靠性及实际应用潜力。 图2.部分原始数据集的配对图与变量分布直方图 分布情况表明电流密度与循环次数分别主要集中于低于200mA cm⁻²及100次循环以下区间，说明所采集数据中大部分来自中低电流密度下的短期运行工况。对于CF与GF两种电极类型，X1均与Y1呈正相关，与Y2呈负相关；而X2与Y1及Y2的关系则完全相反。然而，从散点分布中并未表现出明确的函数关系，表明输入特征与输出响应之间的映射关系本质上具有复杂性，且很可能呈非线性特征。 图3.(a)CE与(b)VE的XGBoost模型残差图；(c)CE与(d)VE的XGBoost模型误差分布直方图 XGBoost模型对CE与VE的预测值均与实验数据高度吻合。残差围绕零值呈对称且随机分布，未显现明显系统性偏差或结构性特征。少量较大残差主要出现在采样稀疏区域，尤其是极高电流密度区域。在这些区域，邻近观测值的有限可用性加剧了跨研究变异性影响，从而导致预测不确定性增大。 误差分布直方图显示CE模型预测的总体误差范围略大于VE模型。从分布形态来看两种性能指标的误差分布均近似服从正态分布：高频误差主要集中在零值附近，且未观察到明显的长尾或偏态分布特征。此外，所有较大误差值均处于可接受范围内，表明该模型的预测结果在统计学上具有可靠性。   2.数据增强与模型可解释性 图4.a)本研究数据增强流程的流程图；显示不同参数间皮尔逊相关性的热图：(b)数据增强前，(c)数据增强后（*p≤0.1，**p≤0.05，***p≤0.01）。适用于XGBoost算法的所有特征的Shap值：(d)CE，(e)VE 皮尔逊相关热力图相关性分析表明在数据增强前，VE与电流密度及氧含量均呈现强相关性。然而，VE与循环次数之间并未呈现显著相关性，可归因于中存在一定比例。针对原始数据集中长循环周期样本的分析表明：由于杂原子掺杂电极在长期循环过程中通常能保持相对稳定的性能，循环次数对VE的线性贡献在统计学上被削弱，从而导致相应的皮尔逊相关系数降低。相比之下，CE与电流密度及循环次数均呈现强相关性。此外，CE与VE之间亦观察到强相关性，可能源于这两个性能指标间的内在耦合效应，即那些提升CE的性能工况或结构因素，往往会在一定程度上对VE产生负面影响。此外，在数据增强前构建的相关性热图中，某些理论上预期无强关联的输入变量（如ID/IG与隔膜类型）却显示出相对较高的相关系数，很可能源于样本量有限，进而引入统计偏差与伪相关性。经过数据增强处理后，上述异常现象均显著减弱。先前在无关变量间观察到的虚假高相关性被显著削弱，而具有理论意义的关联关系仍以相对较高的相关系数得以保留。由此，整体相关性结构变得更加连贯、易于解释，并与既有的电化学理论相契合。研究结果表明数据增强技术可有效提升数据集的代表性，进而增强相关性分析的可靠性与稳健性。 本研究对每个特征计算了Shap值，Shap分析表明电流密度与循环次数是对CE及VE最具影响力的参数：CE随循环次数增加而上升，并逐渐趋近稳定值；而VE则因长期循环导致的性能衰减而显著下降。在中等电解质浓度范围内，H₂SO₄浓度的变化也会对CE产生一定影响，主要源于质子浓度对膜电导率及电化学反应动力学的作用。相比之下，其他结构及表征参数（如ID/IG与杂原子含量）对CE的贡献通常较弱。对于VE而言，除电流密度与循环次数外，N含量、ID/IG及O含量均具有重要影响。此外，硼含量在VE预测中的Shap重要性值较低。结合现有文献，本研究发现表明：相较于氮掺杂，硼掺杂对电极性能的提升作用相对有限。   3.VRFB性能优化 图5.(a)本研究中采用遗传算法结合主动学习进行优化流程的流程图；(b)精英遗传算法适应度值的收敛曲线图；(c)不同进化代际下精英遗传算法种群分布的箱线图对比；(d)优化后电极在不同电流密度下的预测CE与VE；(e)优化后电极的预测EE与现有杂原子掺杂CF及GF电极的预测值对比 作者团队建立了一个预测框架用于根据所选输入参数估算VRFB性能。基于该框架，采用了一种结合主动学习与遗传算法（GA）的混合优化策略，以识别高性能电极及操作条件。结果表明最优适应度值大约在第40代时达到收敛，而平均适应度值在相近阶段也呈现出明显的收敛趋势，并在后续迭代中继续轻微上升，直至第100代趋于稳定。精英遗传算法种群在第10代和第100代时适应度值分布的箱线图表明第10代种群相较于第100代种群表现出显著更高的离散度。具体而言，四分位距（IQR，第25至第75百分位数）明显更大，而由1.5倍IQR定义的总体离散范围也相应扩大。这些特征表明在优化过程的早期阶段，种群表现出显著的性能差异，仍处于搜索过程中的广泛探索阶段。此外，第10代时的中位数及平均适应度值明显低于第100代时的数值，说明大多数个体尚未向高适应度区域演化，整体解决方案质量仍较为有限。超出1.5倍IQR范围的异常值的存在，进一步反映了低性能个体的存在以及初始进化阶段缺乏明确优化方向的情况。相比之下，第100代时的种群分布已展现出明显的收敛特征：IQR值显著降低，整体分布范围收窄，中位线及平均适应度值均向上偏移。此外，未再观察到低值异常值，表明低适应度个体已通过该过程被有效淘汰。结果表明遗传算法能够逐步提升种群质量，并随着世代数的增加实现稳定收敛。 经过100代优化后，模型达到了最佳预测性能，对应的CE为96.7%，VE为94.4%。当电流密度增至200mA cm⁻²时，CE与VE分别调整为97.6%和87.3%，对应的EE为85.2%。基于此优化参数集，在固定其余变量的前提下仅改变电流密度与循环次数，模型预测在电流密度为300mA cm⁻²、循环500次时，EE可达77.4%。进一步评估优化方案的鲁棒性，在预测最优值附近进行了局部扰动分析。结果表明N与B含量处于相对平坦的响应区间，而O含量对预测EE的影响甚微；相比之下，ID/IG在优化描述符中表现出最高的局部敏感性。因此，GA推导出的最优值更宜被解读为鲁棒的高性能区间，而非唯一的理论最大值。此外，优化电极的预测EE仍显著高于既往研究中采用类似O、N、B杂原子修饰的CF与GF基电极的报道值，充分证明该优化参数组合使掺杂电极在VRFB中展现出优异的倍率性能。   4.实验验证与误差分析 图6.(a)ONBGF的C 1s、(b)O 1s、(c)N 1s及(d)B 1sXPS谱图；(e)GF、OGF与ONGF电极的循环伏安曲线（在0.1M VOSO₄+2.5M H₂SO₄溶液中，扫描速率10mV s⁻¹）；(f)GF、OGF、OBGF与ONBGF电极的循环伏安曲线（在0.1M VOSO₄+2.5M H₂SO₄溶液中，扫描速率10mV s⁻¹）；(g)OGF电极、ONGF电极、OBGF电极及ONBGF电极在VRFB中的CE曲线、VE曲线及(h)EE曲线；(i)ONBGF电极在150mA cm⁻²下的长期循环性能 与原始GF相比，OGF电极的氧化还原峰电流显著增加，且峰电位差（ΔEp）减小，表明空气氧化可有效引入含氧官能团并增强电化学活性。此外，ONGF电极的峰电流进一步增加，ΔEp也进一步减小，说明氮掺杂可改善电极反应动力学，促进电子传递，从而提升电化学活性与可逆性。同样，ONBGF电极相较于单原子掺杂电极表现出更高的峰电流及更小的ΔEp，可归因于N与B掺杂剂的协同效应。并且，所有电极在电池测试中均表现出良好的可逆性，未观察到显著性能波动或衰减。而且，ONBGF电极在150mA cm⁻²下稳定运行100次循环，没有性能衰减。 核心结论 本研究建立了一个集成机器学习–Shap–遗传算法框架用于在VRFBs中实现O/N/B掺杂碳电极的数据驱动设计。通过整合562个文献数据点，并利用数据增强技术将其扩展至2953个样本，在复杂的多变量耦合条件下构建了一个高精度预测模型。在评估的模型中，XGBoost在CE（R²=0.982，MAE=0.0419）和VE（R²=0.991，MAE=0.4374）方面均展现出最佳预测性能。Shap分析进一步表明操作参数是决定VRFB效率的关键因素，而N含量、ID/IG、O含量及硫酸浓度也对效率具有重要贡献，尤其在VE方面更为显著。通过将预测模型与精英遗传算法相结合，能够高效探索多维设计空间。优化后的系统在50mA cm⁻²下，预测CE达96.7%，VE达94.4%；在200mA cm⁻²下，预测EE仍保持在85.2%。即使在300mA cm⁻²及500次循环条件下，该模型仍预测EE为77.4%，尽管仍需进一步的实验验证。独立实验验证结果与模型预测高度吻合：不同电流密度下的EE […]

2026年9月，武汉之升新能源有限公司凭借600+单电池测试系统客户案例、专业的技术支持和售后能力，成功中标河南高校一批一体化液流单电池测试系统（YTH-1）2026升级款！   一体化液流电池单电池测试系统（YTH-1）2026升级款简介： 提供一体化的整套液流电池单电池测试系统，开展各种液流电池核心材料（电解液、隔膜、电极、双极板等）及流场结构的性能测试研究，为科研用户提供完整实验数据（如能量效率EE、库伦效率CE、电压效率VE、循环性能、极化曲线、功率密度曲线、充放电容量、充放电能量、充放电曲线、自放电性能等）。 （点击以上图片查看产品详细信息） 《2025年我司用户发表的液流电池论文合集》 【论文奖励】2026年7月液流电池论文奖励清单！ 【论文奖励】2026年5~6月液流电池论文奖励清单！ 【论文奖励】2026年4月液流电池论文奖励清单！ 【论文奖励】2026年3月液流电池论文奖励清单！ 【论文奖励】2026年2月液流电池论文奖励清单！   【关于武汉之升新能源有限公司】 武汉之升新能源有限公司是国内唯一专注液流电池测试解决方案提供商，面向从事液流电池研发生产的国内外高校、研究所及企业，定制化提供：液流电池核心材料、夹具及单电池测试系统、定制电堆及电堆测试系统、液流反应器、相关配件等产品。 公司技术团队由长期从事液流电池产业的技术专家组成，核心人员从业经验丰富，拥有十年以上液流电池行业经验，先后主持和参与多项国家及省部级重大液流电池项目，技术团队具备液流电池测试整体解决方案提供能力，充分满足各种类型液流电池的差异化定制需求。 公司液流电池测试装备产品累计客户突破600余家，产品销量突破800余套，支撑客户发表论文300余篇，远销10余个国家，国内市场份额超90%。

一文读懂液流电池单电池常见性能测试及数据处理方法 （以新威充放电测试仪为例） 本文通过图文并茂形式介绍常见的单电池性能测试和数据处理方法，包括不同电流密度下的充放电性能测试，某一电流密度下的长期循环性能测试，极化曲线和功率密度曲线测试，充放电容量测试，自放电测试、OCV-SOC曲线标定等。 1、搭建一体化液流单电池测试系统（YTH-1）2026升级款 准备工作： （1）单电池夹具正确安装膜和电极，确保不漏液； （2）正负极储液罐各注入20mL 3.5价钒电池电解液，负极储液罐充氮气保护（有条件可以将整个电池放入手套箱中）； （3）电脑安装新威充放电测试仪软件； （4）新威充放电测试仪正负极鳄鱼夹（红：正极，黑：负极）连接单电池夹具对应的正负极铜板（未充电前不区分正负极，使用改性电极自行标记）； （5）新威充放电测试仪和电脑通过网线连接，确保通讯正常。 图1 一体化液流单电池测试系统（YTH-1）2026升级款实物图   2、不同电流密度下的充放电性能测试（CE、VE、EE vs 电流密度） （1）测试目的 主要用于评估各种液流电池材料（如膜、电极、双极板、电解液等）在不同电流密度下的综合性能。 （2）测试程序 在新威充放电测试仪软件中工步编辑器中设置不同电流密度下的恒流充放电程序（如下图2所示，50 mA cm-2电流密度下循环5次+100 mA cm-2电流密度下循环5次+150 mA cm-2电流密度下循环5次等等，一般最后要再回到50 mA cm-2电流密度下循环5次看倍率后衰减情况），电流根据电流密度×电极面积计算得到，如2×2cm2的电极，50 mA cm-2电流密度下对应的电流为 200 mA。一般每个电流密度重复5-6圈，处理数据时最好去掉第一圈的数据（调整电流密度后第一圈数据波动较大），测试时间主要与电解液体积及电流密度和循环次数相关。建议执行整个程序之前，加一组80 mA cm-2电流密度充放电1次，用来活化3.5价钒电解液，目的是激活电解液，避免后续数据波动。 图2 不同电流密度下的恒流充放电程序工步设置界面 （3）数据导出及处理 测试后得到数据一般选择excel格式进行导出，便于查看和处理。数据查看分两种情况，第一种是测试时的即时数据查看，第二种是历史数据查看。 a、测试即时数据查看及导出 查看及导出即时数据，以查看通道2即时数据为例：选中需要查看数据的通道，右键点击“通道数据”，打开数据界面后点击“导出报表”，在弹出界面中输入文件名后，直接“导出”即可得到excel数据。   图3 通道2即时数据点击操作 图4 即时数据查看 图5 即时数据导出操作   b、历史数据查看及导出 点击测试软件界面左下界面的标签，进入历史界面，如下图所示：通常直接点击左下的搜索即可查到软件默认时间区间内的测试数据。如需查询特定通道或特定日期范围的数据，可在下图左侧可输入搜索条件，输入“通道号”及日期区间/“最近□天”等搜索条件，点击左下的“搜索”，即可得到相应数据。在界面右侧需求数据上选中，点击右键，可以对历史数据进行，删除，数据另存为，查看通道数据等操作。通过导出数据方式可直接导出excel数据。另外，通过查看通道数据时，选择数据格式为excel，即可导出数据。 图6 新威充放电测试软件历史数据导出界面 基于上述EXCEL数据，根据设置的不同电流密度，通过Origin软件进行作图得到图7所示不同电流密度下充放电性能图（b：CE VS 电流密度、c：VE VS 电流密度、d：EE VS 电流密度、e：EE VS 电流密度），注意：删除每个电流密度下第一个循环数据，如上图展示数据中可能会出现库伦效率大于1或远小于1的情况（电解液活化、波动等原因）。   图7 不同电流密度下充放电性能图（范例）（b：CE vs 电流密度、c：VE vs 电流密度、d：EE vs 电流密度、e：EE

第一作者：陈晖 通讯作者：陈富于&宋玉玺&周江 通讯单位：盐城工学院&中南大学 DOI：10.1007/s40820-026-02333-2 工作简介 本文报道异麦芽酮糖可作为一种多羟基分子调节剂，通过重构多孔碳毡的界面微环境，赋予该多孔电极更强的锌沉积导向功能，以实现可逆的锌沉积/剥离过程。在本体电解液中，异麦芽酮糖可重构局部氢键网络、降低水活度并抑制HRE；在碳/电解液界面处，优先的横向吸附作用形成了一个富含羟基的界面层，该界面层可均质化锌酸盐的传输过程，并引导锌晶粒沿优选的（002）晶向生长，从而促进致密且可逆的锌沉积。界面微环境调控策略降低了锌负极的电荷转移电阻和活化能垒，使得电池在20mA cm⁻²下可实现超过500次的稳定循环。在全电池测试中，经优化的ZIFB实现了高达87.5%的高EE，性能优于原始电解液。 《2025年我司用户发表的液流电池论文合集》 研究背景 氧化还原液流电池（RFBs）因功率输出与能量输出相互独立、固有安全性高以及架构可扩展等优势，在电网级储能领域展现出广阔应用前景。其中，锌基体系因具有优异的能量密度、低成本及锌资源储量丰富等优势而备受青睐。在该体系中，锌铁液流电池（ZIFBs）因兼具理想的电化学性能与显著的经济优势而受到越来越多的关注。然而，实际应用仍受限于锌负极在反复镀锂/剥离过程中表现出的不稳定性。在多孔电极中，不受控的锌沉积易引发枝晶生长、内部短路风险及容量快速衰减；而HER则会进一步削弱锌的可逆性、降低CE并加速电极退化。因此，大量研究致力于膜材料改性、电解液设计及电极表面工程等领域的探索。在这些策略中，电解液调控策略尤为引人注目，能够在不显著增加器件复杂度或成本的前提下，实现对锌沉积行为的系统级控制。 核心内容 1.异麦芽酮糖对氢键调控及界面吸附的作用机制 图1.a–b基于分子动力学模拟获得的、含有或不含异麦芽糖的原始电解质的瞬时图像；c–d不同电解质体系中氢键的数量；e异麦芽糖与Zn(OH)42-之间相互作用的IRI分析；f水分子的微分电荷密度；g横向与h纵向吸附构型；i水分子在横向与纵向吸附构型下的电子位移；j异麦芽糖与石墨(001)表面间相互作用能的能量分解；k经过5天浸泡于饱和异麦芽糖水溶液中的锌箔的FTIR光谱；l异麦芽糖对体相氢键网络及电解质/电极界面影响的机理阐释 分子动力学（MD）模拟结果表明加入异麦芽酮糖后，总氢键数量从约1000条增加至约1300条，表明异麦芽酮糖中丰富的羟基广泛参与氢键的给予与接受过程，从而形成了更为致密的氢键网络。相互作用区域指标（IRI）分析进一步揭示在异麦芽酮糖的羟基与Zn(OH)₄²⁻的氧原子之间观察到强烈的氢键相互作用，而刚性分子骨架产生的空间排斥力则提供了局部空间约束。吸引力与空间效应的共同作用有望稳定锌酸根离子的局部配位环境。电子密度差分析进一步证实了横向吸附的电荷再分配更强，电子位移比水或垂直吸附的异麦芽酮糖醇大。能量分解分析表明在两种情况下，分散相互作用均占最大贡献；而在侧向构型中尤为显著，是由于其与石墨中离域π电子之间的相互作用更为广泛。FTIR、XPS及微分电容测量结果进一步证实了异麦芽糖衍生物种在Zn表面发生了界面吸附。综上所述，结果表明异麦芽糖不仅重构了体相中的氢键网络，还优先吸附于碳界面并将Zn沉积于此，从而形成了一个富含羟基的界面微环境。体相与界面的协同调控为实现均匀的局部锌物种传输以及在后续电化学过程中实现更可控的Zn沉积提供了物理化学基础。   2.电化学行为 图2.aPE及不同浓度PE-异麦芽糖电解质的电导率；bEIS；cCV曲线；d–e 1wt%电解质在不同扫描速率下的CV曲线及相应的峰值电流密度与扫描速率平方根的关系图；f在PE及PE-异麦芽糖电解质中测得的电流密度（CA）；gPE与1wt%电解质中瞬时成核与渐进成核过程的理论无量纲曲线对比；hPE及1wt%电解质中的LSV曲线与iTafel曲线 随着异麦芽酮糖含量的增加，离子电导率先升高后降低，并在1wt%时达到最大值,表明适量添加异麦芽酮糖可优化离子传输过程，而过量添加该添加剂则可能引发电解质内部的过度缔合现象。同时，EIS分析显示在所有样品中，1wt%的电解质所对应的电荷转移电阻值最低，表明其界面电荷转移动力学条件最为理想。结果表明当异麦芽酮糖含量为1wt%时，由其调控的体相与界面微环境最为有效，此时氢键重组与界面吸附作用处于平衡状态，且未影响离子迁移率。CV曲线显示与PE体系相比，1wt%体系表现出更小的阳极/阴极峰电位差以及更高的峰电流密度，表明可逆性更优且锌电镀/剥离反应动力学更快。扫描速率依赖性CV测试表明，氧化还原电流随扫描速率的增加而逐渐增大；同时，峰电流与扫描速率的平方根之间呈现良好的线性关系，与扩散控制过程的特征相符。 计时电流法曲线显示与PE相比，含1wt%电解液的体系在锌电沉积过程中能维持更平滑、更稳定的电流响应，表明沉积过程更为均匀，且局部电流波动较小。归一化电流–时间瞬态响应曲线与Scharifker–Hills模型对比结果显示PE表现出介于瞬时成核与渐进成核之间的沉积行为，而含1wt%电解液的体系则呈现出截然不同的演变特征。 最后，线性扫描伏安法结果表明含1wt%异麦芽酮糖醇的电解液使HER起始电位相较于PE向更负电位方向移动，表明HER受到抑制。Tafel分析进一步表明，含1wt%异麦芽酮糖醇的电解液所对应的腐蚀电流密度较低，证实了优异的耐腐蚀性能。综上所述，结果表明异麦芽酮糖醇并非仅仅作为一种导电性调节剂，而是通过将体相氢键调控与界面微环境调控相结合，从而改善了局部传质过程、调控了锌的成核/生长行为，并抑制了水驱动的副反应。   3.锌沉积的表面演变 图3.在使用PE电解液及1wt%电解液时，锌阳极表面归一化电流密度与相对高度随时间的变化规律；在采用不同电解液进行完整电沉积过程期间，c）电流密度均匀性与d）锌阳极表面粗糙度的变化情况；e）在PE电解液及1wt%电解液条件下，沿X=0.5μm时Y轴方向上锌阳极表面归一化电流密度与f）相对高度的变化规律 随着沉积过程的进行，PE中的归一化电流密度分布逐渐趋于均匀化；然而即使在最终阶段，仍存在明显的空间梯度，表明表面突起处仍存在持续的局部电流集中现象。非均匀的电流分布意味着某些区域仍持续经历着优先的锌沉积过程，会在长时间沉积过程中加剧形貌不稳定性。相比之下，含有1wt%异麦芽糖的电解液在整个沉积过程中呈现出更为均匀的电流密度分布。随着沉积时间的增加，局部电流密度在整个电极表面逐渐趋于均匀化，表明异麦芽糖有效缓解了局部电流聚焦现象，并促进了电化学反应的更均匀分布。 在表面高度演化过程中也观察到了类似的趋势。在PE电解液中，从初始阶段到最终阶段，相对高度分布始终呈现高度不均匀性，表明在锌沉积过程中表面波动经历了持续的放大过程；相比之下，在含1wt%电解液的体系中，随着沉积进程的推进，表面高度分布逐渐变得更为平缓且均匀，表明该添加剂能够抑制表面粗糙度的累积，从而有利于实现更平滑的沉积过程。定量分析进一步显示在含异麦芽酮糖醇的电解质中，电流密度的变异系数比在PE中下降得更快，而在沉积过程中，表面粗糙度也下降得更明显。   4.锌沉积特性表征 图4.在PE电解液及含1wt%Zn的电解液中，于碳毡上沉积锌的SEM图像；图b与图d分别为在20mA cm⁻²下于Zn箔上沉积锌的AFM图像（b：PE电解液；d：含1wt%Zn的电解液）；图e为XRD图谱，图f为在PE电解液及含1wt%Zn的电解液中循环处理的碳毡不同晶面的计算相对织构系数；图XPS为在PE电解液及含1wt% Zn的电解液中循环处理的碳毡的g)C 1s、h)O1s及i)Zn 2p能谱 电化学分析表明添加1wt%异麦芽酮糖可改善锌电镀/剥离过程的可逆性，并抑制寄生性HER。SEM图像显示，在PE电解液中沉积的锌在碳毡表面形成疏松且呈枝晶状的沉积形态，表明其成核与生长过程具有高度非均匀性；相比之下，在含1wt%异麦芽酮糖的电解液中循环处理的电极所形成的锌沉积层则更为致密、光滑，且更均匀地覆盖于碳基材表面。AFM分析进一步支持了此趋势：由PE电解液沉积的锌表面粗糙度显著较高，而含异麦芽酮糖的电解液所形成的沉积层则具有更平坦的形貌且表面粗糙度较低。结果共同表明，异麦芽酮糖可抑制锌的局部富集，并促进锌在多孔碳骨架上实现更均匀的沉积。 结果与异麦芽酮糖在调节多孔电极表面及均化局部传质过程中的作用相一致。调控作用所导致的结构变化体现在XRD图谱中。两种样品均显示出金属锌的特征衍射峰，但相对强度存在显著差异：在PE样品中，沉积的锌层中来自非基面取向的衍射信号相对较强；而含有异麦芽酮糖的电解液则产生了更明显的(002)取向衍射峰，同时(102)取向的衍射强度减弱。相应的相对织构系数进一步量化了此变化趋势。此外，对分子吸附能及锌原子扩散能的计算表明异麦芽酮糖的存在增强了对(002)取向的偏好性。结果表明异麦芽酮糖不仅改善了沉积均匀性，还促使锌原子生长偏向于更有利于形成的晶体织构。 XPS分析进一步揭示在C 1s谱图中，原始碳毡主要由C–C和C–O峰谱贡献构成，而经PE电解液循环处理的电极则显示出更强的氧化碳特征，表明其界面处发生了更为剧烈的副反应。相比之下，含异麦芽糖的电极仍保持着富含含氧有机物的碳环境，与异麦芽糖衍生官能团的吸附现象相符。在O 1s谱图中，原始电解液电极除显示Zn–O峰谱外，还呈现出更为明显的Zn–OH峰谱，表明氢氧化物相关副产物的生成有所增强。而在含异麦芽糖电解液中进行循环后，该Zn–OH信号明显减弱，与水驱动的寄生反应受到抑制以及含锌界面更为稳定的情况相一致。Zn 2p谱图亦显示经异麦芽糖修饰的电极所对应的Zn信号更强且峰形更清晰。综上所述，形貌学、结构学及光谱学结果共同证实异麦芽糖诱导的体相与界面调控策略有效地将多孔碳基体转化为一种更具沉积导向性的电极环境，从而实现了紧凑的锌沉积过程并减少了副反应的发生。   5.全电池性能评估 图5. a碱性ZIFB工作原理示意图；b不同异麦芽糖浓度（0–3wt%）下、电流密度为20mA cm⁻²时的容量曲线；c10–110mA·cm⁻²时的倍率性能曲线；d使用PE与1wt%电解液的全电池自放电曲线；e PE与1wt%电解液中的活化能；f使用PE与1wt%电解液的电池极化及功率密度曲线；g在20mA cm⁻²下，含与不含异麦芽糖的碱性ZIFBs电池的长期恒电流充放电性能对比；h与已发表文献中的性能对比 使用1wt%电解液的电池相较于使用PE的电池表现出显著更低的极化度和更高的放电容量，表明在实际流体电池运行工况下其反应可逆性得到显著提升。在较宽的电流密度范围内，1wt%电解液可保持高于98.2%的稳定CE；而当电流密度从10mA cm⁻²增加至110mA cm⁻²时，EE则从87.5%逐渐下降至45.0%。相比之下，使用PE的电池效率衰减速度要快得多，即使在较窄的电流密度范围内，CE与EE均出现急剧下降。结果表明异麦芽酮糖醇可提升锌电镀/剥离反应的可逆性，并在动态运行过程中降低极化损耗。此外，使用PE的电池在2000分钟后其开路电压衰减至约0.5V，而含异麦芽酮糖醇的体系即使在4000分钟后仍能维持约1.3–1.4V的电压。 为进一步阐明电池性能提升的动力学成因，对活化能及极化特性进行了分析。表观活化能从PE的21.1kJ mol⁻¹下降至1wt%电解液的14.2kJ mol⁻¹，表明异麦芽糖调控的电解液/电极微环境降低了界面动力学势垒。相应地，极化曲线显示，添加异麦芽糖后，面电阻从3.3Ω cm²降至2.7Ω cm²，证实了电池电阻降低及电荷转移过程得到促进。因此，相应的功率密度曲线向更高电流密度方向偏移，最大功率密度从250mW cm⁻²提升至350mW

第一作者：张磊 通讯作者：褚凤鸣 作者单位：北京工业大学，北京化工大学，桂林电子科技大学 工作简介 SOH作为反应液流电池寿命的重要指标，在BMS（电池管理系统）中占有重要地位。本研究提出了一种基于极限学习机（ELM）和群体智能算法的全钒液流电池（VRFB）健康状态（SOH）数据驱动预测模型。研究团队首先通过充放电循环测试，以容量保持率作为SOH的表征指标，并对比发现基于LASSO的灰色关联度分析（LGRA）在提取最佳健康特征子集方面显著优于基于斯皮尔曼相关系数的交互测度算法（SCIM）。在核心模型构建阶段，研究全面评估了四种群体智能算法（PSO、SCSO、DBO、ACO）与不同激活函数的组合性能，结果明确指出Sigmoid激活函数在此框架内预测性能有限，而Linear激活函数表现最佳。最终，研究确定了LGRA-PSO-ELM-linear为最优预测架构，该模型不仅实现了低于0.2%的最大误差，在准确捕捉电池衰减特征的同时，还在引入高斯白噪声和有界异常扰动的复杂工况模拟中展现出了良好的抗噪鲁棒性，且其综合预测精度与计算效率均显著优于传统的支持向量机（SVM）模型。 相关成果以“Model for predicting the state of health of redox flow batteries based on an extreme learning machine model and swarm intelligence algorithm”为题发表在Journal of Zhejiang University-SCIENCE A期刊上。 感谢北京工业大学褚凤鸣老师供稿！ 本文所用 液流单电池测试系统 由武汉之升新能源有限公司提供 《2025年我司用户发表的液流电池论文合集》 研究背景 准确评估SOH对于VRFB的安全、经济与可靠运行至关重要，是提升电池储能系统稳定性与效率的核心环节。目前，电池容量衰减与功能失效在商业化运行中备受关注，但针对液流电池SOH监控的系统性研究依然十分罕见。现有的电化学储能SOH预测研究主要集中于锂离子电池领域，而液流电池研究较少。目前主流研究方法分为传统机理模型驱动SOH预测和人工智能下的数据驱动SOH预测。传统方法需要建立能够描述内部化学动态的复杂数学模型，难以满足快速实时预测的工程需求。数据驱动方法因无需解析复杂的电化学反应机理而展现出卓越的鲁棒性与适应性。ELM凭借预测精度高、收敛速度快及泛化能力强的优势，为复杂非线性关系的建模提供了可能。本研究通过结合基于LASSO的灰色关联度分析进行最优健康特征子集筛选，首次建立基于群体智能算法与极限学习机相结合的数据驱动预测模型。通过系统分析4种群体智能算法与4种激活函数的组合性能，弥补传统ELM参数随机初始化的缺陷，旨在为全钒液流电池提供一种最高效、精准且抗噪的最优实时SOH监测方案。 核心内容 1. 液流电池老化循环测试数据采集 本研究采取的数据集均采集自真实的充放电循环测试。实验采用了由武汉之升新能源有限公司生产的一体化液流单电池测试系统。为了准确表征SOH，研究以“容量保持率”作为核心评估指标，即剩余容量与新电池额定容量的百分比。在此基础上，研究团队全面采集了电池运行过程中的多项物理参数，包括放电容量、充电能量、充电容量、放电直流内阻、能量效率以及充放电效率等，作为后续模型的备选数据。对液流电池施加老化循环测试，实验台布置如图1所示。 图1.老化测试实验台布置   2. 核心健康特征子集的提取与比对筛选 首先对于测试平台所监测到的大量数据而言，如果全部作为模型的输入特征，那么多维冗余特征不仅会导致预测精度降低，更会降低模型的预测精度和速度并浪费计算资源。因此，确定最能表征SOH衰减演变机理的最佳健康特征子集是建模的核心步骤。本研究提出了一种基于LASSO的灰色关联度算法（LGRA）和基于斯皮尔曼关联系数的交互测度算法（SCIM），以上两种算法用来进行健康特征子集的筛选和提取。 在使用SCIM算法进行特征提取时，研究首先定义了六个初始输入变量：放电容量、充电能量、充电容量、放电直流内阻、能量效率以及充放电效率。基于各个物理参数与SOH之间的相关程度，SCIM算法筛选出了排名前20的候选特征子集。通过关联度热力图（图2）的三维可视化可以观察到，Z轴表示各子集与SOH的相关性，X轴代表子集编号，Y轴代表子集包含的变量数量，关联度越接近1表明特征越优异。在SCIM的筛选结果中，为了在保证高相关性的同时获取更多的变量以反映参数间的交互作用，研究并未选择单变量子集，而是选取了包含充电能量和放电容量两个变量的子集2作为该算法下的基础健康特征子集。 相对而言，LGRA算法在健康特征子集的筛选上展现出了更为卓越的性能。在LGRA的测试中，初始输入变量被设定为五个：放电容量、充电容量、充电能量、充电直流内阻和能量效率。同样基于特征与SOH的相关度，LGRA提取并排列了前20个候选子集，并生成了对应的关联度热力图（图3）。在具体判断时，研究严格遵循了“在保持关联度良好的前提下，尽可能引入更多变量以考量多变量综合交互效应”的筛选原则。因此，LGRA最终锁定了包含充电容量、放电容量和充电能量三个变量的“子集4”。该子集的关联度数值与排名第一的单变量子集完全相当，但其凭借三变量的丰富物理维度，能够更全面地表征电池的衰减退化机理。两种算法的具体筛选结果如图2和图3所示。 通过对两种算法在钒液流电池健康指标上的特征选择能力进行系统性对比分析，研究明确得出LGRA的筛选表现显著优于SCIM，因此正式将LGRA确立为该研究的特征选择方法 图2.基于SCIM的健康特征子集筛选热力图 图3.基于LGRA的健康特征子集筛选热力图   3. ELM的搭建 在确立由LGRA算法筛选出的最优健康特征子集后，本研究将ELM引入全VRFB的SOH预测模型构建中。相较于支持向量机（SVM）、反向传播（BP）和长短期记忆（LSTM）等传统网络，ELM凭借预测精度高、收敛速度极快、泛化能力强以及极其适用于复杂数据建模的优势，被确立为主体预测算法。ELM本质上是一种专为单隐含层前馈神经网络（SLFNs）设计的学习算法，其网络结构由输入层、隐含层和输出层依次构成。ELM结构如图4所示。 图4.ELM结构示意图

第一作者：贾潮洋&姚瑞 通讯作者：鲁文静&李先锋 通讯单位：中国科学院大连化学物理研究所 DOI：10.1039/d6mh01136e 感谢大连化物所李先锋团队（第一作者：贾潮洋）校稿！ 工作简介 本研究提出一种新型凝胶化–相分离（G-PS）策略，用于构筑含亚纳米传输路径的超薄膜。添加剂阴离子与聚合物偶极子之间的静电相互作用，诱导聚合物溶液发生凝胶化；后续不同非溶剂与凝胶网络的分子间作用，触发有别于传统相分离的结构演化，并在超薄膜内构建可调控的埃级离子传输路径。该类埃级路径既可赋予膜优异力学性能，又能实现不同尺寸离子的精准筛分；同时极短的离子传输距离大幅降低传质阻力。利用厚度仅1.4 μm的自支撑膜组装全钒液流电池，在240 mA cm-2的高电流密度下，电池能量效率超过 80%。该方法实现了膜微观结构在分子层面的调控，为下一代高性能离子传导膜的设计开发提供新思路。 《2025年我司用户发表的液流电池论文合集》 研究背景 离子选择性膜在燃料电池、水处理、锂提取、液流电池等诸多领域发挥着关键作用。膜的离子筛分性能直接取决于材料本身及其微观结构。然而，当前广泛应用的聚合物膜很难区分尺寸和电荷相近的离子。其根源在于膜内传输通道天然无序且弯曲，孔径分布宽，带来渗透率与选择性之间的权衡（Trade-off）效应。因此，开发新型制膜方法，实现膜结构的分子尺度精细化设计至关重要。 核心内容 1.G-PS策略说明 图1.基于凝胶化–相分离法制备膜材料 G-PS策略为将含添加剂的聚合物溶液置于5 °C条件下保温至少4 h以促进凝胶化，随后浸入非溶剂浴中静置不少于1 h，完成凝胶诱导相分离。待非溶剂充分挥发，膜材料固化成型。G‑PS策略可构筑均质、无介观孔的膜结构，这与传统NIPS 法所得带有指状大孔的膜形成鲜明对比。 本研究选取PBI为聚合物，N,N-二甲基乙酰胺（DMAc）为溶剂，十二烷基三甲基氯化铵（DTAC）为添加剂，制备得到聚合物凝胶。DTAC–PBI–DMAc凝胶的冷冻扫描电镜结果表明，体系形成高度均一的凝胶网络，网络中密布大量紧密堆积、尺寸约100 nm的微畴。   2.凝胶形成机制 作者团队向PBI–DMAc溶液中引入多种添加剂开展对比实验。在加入正辛基三甲基氯化铵（OTAC）、DTAC、十六烷基三甲基氯化铵（CTAC）或十二烷基三甲基溴化铵（DTAB）时，溶液均可形成凝胶。与之对照，添加不含离子基团的N,N‑二甲基十二烷基胺（DMDA）的聚合物溶液无法凝胶化。上述结果证实，添加剂的离子部分在凝胶化过程中发挥关键作用。 图2.凝胶形成机制 添加氯型季铵盐（包括OTAC、DTAC和CTAC）后，体系紫外吸收峰的位移相较于溴型DTAB更为显著；而加入非季铵化的DMDA时，几乎观测不到峰位移。该结果表明，PBI上缺电子吡咯氢（Hpy）可与季铵盐阴离子形成离子–偶极型氢键（–NH…X），从而降低咪唑环π*轨道的能量。与Br–相比，Cl–半径更小，形成的氢键作用更强，对应紫外峰位移更明显。DMDA无阴离子，不能构建上述氢键，因此不会诱发峰位移。 1H NMR结果显示，DTAC可显著影响PBI的电子云分布：PBI的H5位发生去屏蔽效应（8.74ppm→8.90ppm），而H1位则表现为屏蔽效应（7.66ppm→7.61ppm）。与此同时，DMAc与DTAC的1H NMR峰均因增强的屏蔽效应而向高场移动。因此可推断DTAC与PBI间的相互作用机制：Cl–作为电荷中心，同时吸引季铵根（QA⁺）及Hpy，形成稳定的锚定中心。对于H5位，其电子云受邻近的QA⁺吸引，从而产生显著的去屏蔽效应。然而，H1位主要受烷基链的屏蔽效应影响。与之相比，DTAB中Br–的静电吸引力更弱，QA⁺与PBI链间距更大，对应的去屏蔽效应较弱。DMDA不含阴离子，因此对H5位几乎无影响。1H–1H COSY谱进一步证实QA⁺与苯并咪唑基团彼此邻近，合理解释了H5峰的位移。 DFT计算结果表明，加入DTAC后，Cl–作为电荷中心，通过静电相互作用吸引QA⁺和Hpy，DTAC的烷基链与PBI的芳香环之间还存在范德华相互作用。DFT计算得到的1H NMR峰位移变化趋势，与实验结果基本吻合。   3.凝胶结构表征 DTAC–PBI–DMAc凝胶的正电子湮灭寿命谱呈现双峰信号：4.8Å的峰源自紧密的分子锚定中心，而6.7Å处的峰则对应于凝胶网络中的亚纳米级空腔。此外，广角X射线散射结果显示，随着体系从液态溶液（4.92Å）转变为凝胶态（4.78Å），再进一步转变为干态膜（4.39Å）时，聚合物链段的特征堆积距离(d)逐渐减小，表明离子–偶极相互作用有效驱动聚合物链段发生重排。 分子动力学（MD）模拟结果表明，引入DTAC后，其所含的Cl–会与DMAc竞争，同PBI上的Hpy形成氢键，从而形成离子–偶极复合物（N–H…Cl–…N+）。在该复合物中，Cl–可被视为关键的“物理交联点”，部分破坏了体系中原有的PBI–DMAc氢键。这种微观结构的变化促进了分散聚合物链在宏观尺度上的逐渐聚集，从而驱动体系由溶液态向凝胶态演变。同时，体系内疏水烷基链的聚集可限制溶剂分子的运动能力，有利于形成富含大量纳米微域的凝胶网络。   4.相分离过程 图3.相分离过程与机制 将DTAC–PBI–DMAc凝胶浸入不同的非溶剂（水、异丙醇和正己烷）中进行相分离，所得膜依次标记为PBI@Water、PBI@IPA和PBI@nHex。PBI@Water结构相对致密，未见明显孔隙。而以异丙醇和正己烷为非溶剂时，则形成具有不同孔径的多孔结构。作为对照，传统非溶剂诱导相分离（NIPS）法制备的膜呈现典型的指状大孔。上述结果证实，凝胶网络的存在使G‑PS与NIPS机制存在显著区别。 结合后续实验与计算分析可知：水分子可分别与PBI、DMAc及DTAC 形成氢键或溶剂化作用，能够较为均匀地分散于凝胶网络，诱导的微相分离程度最低。与之相比，低极性正己烷难以进入高介电常数的锚定区域，诱发强烈的亲水‑疏水微相分离，形成较大空腔。异丙醇则兼具疏水烷基链与亲水基团，二者的平衡带来中等强度的亲水‑疏水微相分离，生成尺寸适中的空腔。由此可见，通过调控非溶剂的理化性质，可精准调控聚合物链的堆积排布，在分子尺度构筑埃级离子传输路径。   5.膜应用 图4.膜材料在液流电池中的应用 最薄但最致密的PBI@Water表现出最低的VO2+渗透率，仅为8.3×10-8cm2h-1，显著低于PBI@nHex、PBI@IPA及Nafion 212（3.5×10-5 cm2 h-1）。正电子湮没测试结果表明PBI@Water的自由体积直径介于水合质子的尺寸（4.1 Å）与水合钒物种的尺寸（>8.1Å）之间，从而实现了二者间的高效筛分。由于超薄结构，PBI@Water的AR（46mΩ cm²）远低于Nafion 212的AR值（80mΩ cm²），表现出更低的质子传输阻抗。因此，采用PBI@Water组装的VFB在160mA cm²下实现了高达84.4%的最高EE。此外，在80–240mA cm²的电流密度范围内，与PBI@Water组装的VFB的效率始终显著高于Nafion 212。特别是在240 mA cm²下，该VFB的EE>80%。同时，该膜组装的VFB在200mA

第一作者：王少鹏&张旭日&何剑月 通讯作者：张思坤&刘旭&何刚 通讯单位：西安工业大学&西安交通大学&西安科技大学 DOI：10.1002/eem2.70506 工作简介 针对水系有机液流电池（AORFB）中的TEMPO正极电解质高水溶性、高电子云密度和长寿命循环稳定性难以兼顾的问题，研究团队提出富电子调控策略，以乙酰氨基为桥连单元，将邻位、间位和对位甲基吡啶鎓基团依次引入TEMPO骨架，分别获得Ortho-/Meta-/Para-MePy-TEMPO三种正极活性分子。研究表明，甲基取代位置能够通过电子效应和空间效应共同调节合成反应、分子扩散及界面电荷转移动力学。其中，对位异构体Para-MePy-TEMPO兼具最高反应收率和最佳电池稳定性：与diol-Vi负极电解质配对后，0.1 M电池在40 mA cm−2下循环5310次仍保持99.69%容量；1.5 M电池在60 mA cm-2下循环250次后容量保持率为99.84%，能量效率为62.3%。该工作不仅丰富了TEMPO正极电解质材料类型，为高性能AORFB的发展奠定了坚实的基础。 感谢西安交通大学何刚团队刘旭老师供稿！ 本文所用 一体化液流单电池测试系统（YTH-1/LSB-1） 由武汉之升新能源有限公司提供 《2025年我司用户发表的液流电池论文合集》 研究背景 可再生能源输出具有明显的时间和空间波动，大规模储能是提升电力系统调节能力的重要环节。氧化还原液流电池（RFBs）能够将能量储存在外置电解液中，功率与容量可以相对独立设计，因而在削峰填谷和频率调节方面具有显著优势。特别地，AORFBs具有原料结构可调、运行安全性较高和潜在成本较低等特点。其中，电解质活性分子的设计制备是决定液流电池整体性能的关键因素，其溶解度、氧化还原电位、传质动力学和化学稳定性，分别制约电池的体积能量密度、工作电压、功率性能与循环寿命。 TEMPO是稳定性较高的氮氧自由基，其具有较高的氧化还原电位，快速反应动力学和优异的化学稳定性，这与未成对电子在N-O键上离域以及2,2,6,6位的四甲基空间保护密切相关，然而，传统TEMPO的水溶性低，在酸性或碱性条件下还可能发生开环和歧化等副反应，易导致电池容量损失。大量研究工作已证实季铵化、双阳离子化、磷酸根功能化、乙酰氨基桥连及芳香杂环枝接等方法在优化TEMPO电解质性能等方面的关键作用，但不同供电子基团取代位置对吡啶功能化TEMPO的影响机制尚不明确。 针对上述问题，基于吡啶基TEMPO正极电解质优异的长周期稳定性，本工作选择体积小、成本较低且具有供电子效应的甲基吡啶鎓基团为修饰单元，通过将甲基分别设置在吡啶环邻位、间位和对位，实现对TEMPO的性能调控。核心问题包括：(1)三种异构体能否以相同路线高效合成；(2) 甲基位置如何影响氮氧自由基周围的电子云分布、分子构象和反应能垒；(3)这些差异又如何传递到溶解度、扩散、电荷转移和全电池循环稳定性中。 核心内容 1、分子合成与基本表征 作者以AcNHCl-TEMPO为中间体，通过乙酰氨基桥连和甲基吡啶接枝制得三种MePy-TEMPO。采用核磁共振、高分辨质谱、紫外–可见吸收光谱、热重分析和电化学方法等完成了三种功能化TEMPO的结构与性能表征；通过密度泛函理论（DFT）计算比较了它们的前线分子轨道、电势分布和反应能垒；最后与高溶解度diol-Vi负极电解液配对，在不同浓度和电流密度下验证液流电池性能，揭示TEMPO分子设计与AORFB系统构筑之间的内在关系。 图1. a) 三种 MePy-TEMPO 的结构。b) Para-MePy-TEMPO的合成及其可逆结构变化。 三种目标分子由AcNHCl-TEMPO分别与2-/3-/4-甲基吡啶在空气气氛下反应24 h后获得。其中与4-甲基吡啶的反应活性最高，目标产物Para-MePy-TEMPO 收率高达92.3%，且原料用量最低。相比之下，Meta-MePy-TEMPO收率为84.1%，而邻位异构体Ortho-MePy-TEMPO仅具有43.6%的收率。作者将邻位异构体较低的转化率归因于靠近吡啶鎓氮中心的甲基造成的较强空间位阻，DFT 过渡态计算也支持这一判断。¹H NMR中不同甲基信号随取代位置发生规律变化，由HRMS进一步确认了分子组成。 在氧化还原过程中，还原态氮氧自由基能够失去电子形成包含+N=O二价阳离子（氧化态），且其优异的可逆性使分子能够在两种状态间切换。研究发现，Para-MePy-TEMPO在水中的溶解度达到1.77 M，对应理论容量约47.44 Ah L-1。三种化合物在220°C以下表现出良好热稳定性。随着浓度从0.1 M增至1.5 M，溶液黏度持续升高，电导率先升高后降低，在1.0 M时达到最大值约31.4 mS cm-1，说明高浓度下黏度和离子间作用会增加传输阻力。此外，溶液碱性随电解质浓度提高而增加，该过程由甲基的供电子效应驱动。 图2.三种MePy-TEMPO的基础表征。a）邻位、间位和对位异构体的局部¹H NMR谱；b）Para-MePy-TEMPO不同浓度下的紫外–可见吸收谱；c）430 nm吸光度与浓度的线性关系；d）不同浓度溶液的黏度和电导率；e）不同浓度溶液的pH。   2、电化学性质与反应动力学 循环伏安测试显示，三种MePy-TEMPO均表现出清晰的单电子可逆氧化还原过程。Para-MePy-TEMPO的平均氧化还原电位为0.845 V（vs. NHE），邻位和间位异构体分别约为0.856 V和0.847 V。峰值电流均与扫描速率平方根呈线性关系，表明活性物质从本体溶液向电极表面的迁移主要受扩散控制。 旋转圆盘电极线性扫描伏安测试用于评估扩散系数D，邻位、间位和对位异构体的D值分别为 6.09×10-6、6.21×10-6和5.88×10-6 cm2s-1。依据Nicholson方法估算的标准电子转移速率常数k0分别为5.46×10-2、5.51×10-2和7.19×10-2 cm s-1。值得注意的是，虽然Para-MePy-TEMPO的扩散系数并非最大，但界面电子转移最快，意味着其具有优异的动力学特性，同时结合其较高电的位和良好的溶解度，显示其更适合作为AORFB的正极电解质。 图3.MePy-TEMPO的电化学表征。a-c）三种异构体在不同扫描速率下的循环伏安曲线；d）Para-MePy-TEMPO的旋转圆盘电极线性扫描伏安曲线；e）0.018 V s-1下的氧化还原峰；f）用于估算扩散系数的Levich图。   3、理论计算揭示取代位置效应 作者在B3LYP/6-31G(d,p)水平上计算了三种分子的前线轨道。还原态分子的LUMO电子云主要分布在氮氧自由基环和吡啶环，体现出分子的内电荷转移特征。邻位、间位和对位异构体的LUMO能级分别为−2.852、−2.890和−2.778 eV；α轨道HOMO能级分别为−5.573、−5.571和−5.571

第一作者：张运丰 通讯作者：张运丰 通讯单位：中国地质大学（武汉） DOI：10.1016/j.est.2026.124630 感谢中国地质大学（武汉）张运丰老师校稿！ 工作简介 本研究制备了双金属氧化物改性的石墨毡电极（MnMo/GF）。其中，采用最佳配比制备的Mn₁Mo₂/GF复合电极展现出更快的氧化还原反应速率和更好的可逆性，归因于Mn与Mo的协同效应、丰富的活性位点以及增强的亲水性。同时，采用Mn₁Mo₂/GF电极组装的电池在350mA cm⁻²下保持了73.6%的EE和76.5%的VE，分别比空白电池高出7.8%和8.3%。此外，电池在200mA cm⁻²下循环500次后仍能稳定运行，平均EE为81.96%。 《2025年我司用户发表的液流电池论文合集》 研究背景 在VRFBs中，电极是关键组件。尽管电极本身不直接参与氧化还原反应，但其作为反应位点的性能对电池整体性能具有显著影响。石墨毡（GF）因成本低廉、导电性良好、宽广的工作电位窗口以及在酸性环境中的优异化学稳定性，成为VRFBs中最常用的电极材料。然而，原始石墨纤维素基材料存在诸多缺陷，例如活性位点不足、亲水性较差以及传质阻力较高，导致氧化还原反应动力学缓慢，成为开发高性能VRFBs的主要障碍。 核心内容 1.形貌与结构 图1.(a)采用MnMo/GF装饰的石墨毡电极制备流程示意图；(b，c)GF及(d，e)Mn₁Mo₂/GF在不同放大倍数下的SEM图像；(f-i) Mn₁Mo₂/GF的相应EDS元素分布图 原始GF具有光滑、洁净且无杂质的表面及交织的纤维状形貌。Mn₂Mo₁/GF具有光滑的表面，仅分布着稀疏的细小颗粒；随着Mo含量的增加，催化剂负载量显著上升；而Mn₁Mo₂/GF则具有紧密堆积的颗粒，形成了具有最高表面粗糙度的连续纳米层。这种适度且均匀的颗粒分布提供了丰富的活性位点和有利的离子传输通道，从而加速了钒离子的扩散。EDS证实Mn₁Mo₂/GF元素分布图证实了复合电极中存在C、O、Mn和Mo元素，且所有元素在电极表面均呈均匀分布。 此外，SEM观察结果表明MnMo催化剂以细小纳米颗粒的形式沉积在碳纤维表面。由于催化剂负载量较低，无法可靠地定量测定其精确的重量负载密度。尽管如此，未形成厚实的致密涂层，且石墨毡固有的三维孔隙网络得以完好保留，有效地避免了孔隙堵塞效应以及由此导致的钒离子传输过程中加剧的质量传输极化现象。   2.表面化学与氧空位分析 图2.(a)GF与Mn₁Mo₂/GF的XRD图谱及(b)Raman光谱；(c)去离子水在GF与Mn₁Mo₂/GF上的接触角 XRD显示所有样品在2θ=25.7°和43°处均出现宽泛的衍射信号，对应于石墨毡基材中的石墨碳。在锚定Mn-Mo双金属后，所有改性电极上均出现多个新的衍射峰，衍射峰与结晶态MnMoO₄的标准PDF卡片高度吻合。在Mn₁Mo₂/GF的衍射图谱中可观察到微弱的次要峰，对应痕量MoO₃及Mn₃O₄杂质（图2a）。在所有MnMo/GF样品组中均未检测到属于块状单相MnOₓ或MoOₓ的尖锐独立衍射峰，表明Mn与Mo主要整合于单一的MnMoO₄晶格中，而非形成大规模分离的单金属氧化物微晶或金属合金。 拉曼光谱显示两种样品均在~1360cm⁻¹（D带，无序碳）和~1600cm⁻¹（G带，石墨碳）处呈现两个特征谱带，ID/IG从1.16（原始GF）升至1.44（Mn₁Mo₂/GF），证明Mn与Mo的共掺杂在复合材料中引入了严重的晶格畸变和结构无序性。此外，EDS元素分布图直观展示了C、O、Mn和Mo元素在Mn₁Mo₂/GF表面的均匀分布，未发现局部富Mn或富Mo的团聚区域。接触角测量结果表明改性后材料的表面亲水性显著增强，有效增加了可用于氧化还原反应的活性表面积。   3.电化学催化活性 图3.(a)GF与MnMo/GF系列电极在10mV s⁻¹扫描速率下的CV曲线；(b)GF与MnMo/GF系列电极在0.85V电压下的Nyquist图；(c)GF；(d)Mn₂Mo₁/GF；(e)Mn₃Mo₁/GF；(f)Mn₁Mo₂/GF；(g)Mn₁Mo₄/GF在不同扫描速率下的曲线；(h)氧化峰电流与(i)还原峰电流随不同扫描速率平方变化的曲线图 Mn₁Mo₂/GF电极表现出更高的阳极和阴极峰值电流，分别达到110.1mA和107.5mA，峰值电流比接近于1，结果表明Mn₁Mo₂/GF复合电极对VO²⁺/VO₂⁺具有优异的催化活性。此外，MnMo/GF系列电极的峰值电位差（△E）小于原始GF电极，表明该氧化还原反应具有更高的可逆性。Mn₁Mo₂/GF电极在VO²⁺/VO₂+氧化还原反应中表现出的优异性能，可归因于MnMoO₄纳米颗粒在石墨毡表面的均匀分布，为反应提供了丰富的活性位点。   4.电池性能与循环稳定性 图4.(a)GF与Mn₁Mo₂/GF在不同电流密度下的放电比容量、(b)VE及(c)EE；GF与Mn₁Mo₂/GF在(d)100mA cm⁻²、(e)200mA cm⁻²及(f)300mA cm⁻²下的充放电曲线 与使用原始GF的空白电池相比，采用Mn₁Mo₂/GF的电池在不同电流密度下均展现出更高的放电容量。尽管在高电流密度下严重的电化学极化导致所有电池的VE和EE均有所下降，但Mn₁Mo₂/GF电池在所有测试电流密度下均表现出优异的VE和EE，优于其他MnMo/GF配比的电池及基于原始GF的电池。具体而言，在100mA cm⁻²下，Mn₁Mo₂/GF电池的VE和EE分别达到91.9%和86.8%，而空白电池的对应值分别为89.5%和83.8%；即使在350mA cm⁻²下，Mn₁Mo₂/GF电池的VE和EE仍保持在76.5%和73.6%，而空白电池的相应值则降至68.2%和65.8%。结果表明Mn₁Mo₂/GF电极显著提升了VRFBs的电化学稳定性并降低了其极化效应。此外，与空白电池相比，基于Mn₁Mo₂/GF的电池表现出较低的充电电压平台和较高的放电电压平台，表明在钒氧化还原反应过程中极化效应减弱。此外，在相同电解液体积条件下，配备Mn₁Mo₂/GF电极的VRFB电池实现了最高的放电容量，归功于改性电极所提供的额外活性位点，促进了钒离子的电荷转移。 在200mA cm⁻²下，基于Mn₁Mo₂/GF与原始GF的电池的放电容量及长时循环性能显示Mn₁Mo₂/GF电池的平均EE为81.96%，高于空白电池所达到的76.6%。在循环测试中，改性电池的EE保持稳定且波动极小，展现出优异的循环稳定性；相比之下，空白电池在经过300次循环后表现出明显的波动现象，且放电容量与效率明显下降，证实了Mn₁Mo₂/GF电极赋予了VRFB优异的能量存储能力和循环耐久性。此外，在整个电流密度范围内，数值均高于单金属MnGF。 图5.(a)GF与Mn₁Mo₂/GF的放电容量；(b)GF与Mn₁Mo₂/GF的长期循环性能；(c)Mn₁Mo₂/GF与此前报道的VRFB电极在EE与电流密度方面的对比 核心结论 本研究采用结合水热合成与高温碳化工艺的原位合成法制备了MnMo/GF复合电极。Mn与Mo双金属的协同掺杂调控了电极微观结构，使最优Mn₁Mo₂/GF电极中的氧空位浓度显著提高至51.02%。约为Mn/GF样品（25.9%）的两倍。Mn₁Mo₂/GF电极在VO₂⁺/VO2+氧化还原反应中展现出优异的反应动力学特性。性能提升源于双金属物种的均匀分布，提供了丰富的活性位点、改善了电极润湿性并促进了钒离子的氧化还原反应。在100至350mA cm⁻²时，采用Mn₁Mo₂/GF电极组装的钒电池比对照组表现出更高的VE和EE。即使在在350mA cm⁻²下，电池保持了73.6%的EE，较原始GF基电池提升了7.8%。此外，电池在200mA cm⁻²下稳定运行超过500次循环，平均EE为81.96%，且未出现显著衰减，性能优于原始GF电池。

本网站免费 帮助企业或课题组招聘液流电池人才 精准覆盖液流电池行业人员1万余人 有需求请添加微信号（15623629574）