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第一作者：张文全 通讯作者：候利强 通讯单位：青岛科技大学 工作简介 开发高效且稳定的析氧反应催化剂对于实用化海水电解至关重要。本工作报道了一种通过在Co(OH)₂纳米棒阵列上外延生长NiFe层状双氢氧化物纳米片构筑的层级异质结构。在析氧反应过程中，该预催化剂原位发生表面重构，转化为活性相NiFeOOH和CoOOH。正是在此原位形成的异质界面处，建立了针对氯离子腐蚀的双重防御机制：(1) 内建电场诱导NiFeOOH相电子富集，产生静电屏蔽排斥Cl⁻；(2) CoOOH中的高自旋Co³⁺位点强烈吸附Cl⁻，形成致密的Co-Cl层作为物理屏障。这种协同作用有效保护了活性位点，使催化剂在碱性海水中表现出卓越性能，在500 mA cm⁻²电流密度下具有358 mV的低过电位，并维持了超过4600小时的出色稳定性。在真实海水阴离子交换膜电解槽中，基于该催化剂的电极达到6 A cm⁻²仅需2.34 V，同时在1 A cm⁻²电流密度下稳定运行超过250小时。本研究强调了设计动态界面对于创制用于可持续制氢的高耐久性电催化剂的重要性。 相关成果以“Synergistic Chloride Repulsion in Hierarchical NiFe LDH/Co(OH)2 Heterostructure Enables Industrial-Grade Current Density and Ultra-Stability for Seawater Electrolysis over 4600 h”为题发表在ACS Sustainable Chemistry & Engineering期刊上。 感谢青岛科技大学候利强老师供稿！ 本文所用 海水AEM流动电解槽 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》 【论文奖励】2026年8月液流电池论文奖励清单！ 【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！ 研究背景 在全球对清洁可持续能源需求日益增长的背景下，氢作为一种关键能源载体受到广泛关注。在各种生产方法中，由可再生能源驱动的电化学水分解被认为是绿色制氢的关键途径。然而，淡水资源的匮乏严重制约了传统水电解技术的大规模应用。直接海水电解利用海水资源丰富的优势，被视为一种极具前景的替代方案。尽管如此，海水复杂的化学环境，特别是氯离子引起的严重腐蚀问题，对其实际应用提出了重大挑战。作为电解过程中的关键步骤，阳极析氧反应不仅因其缓慢的动力学需要高过电位，而且容易受到氯氧化反应的竞争，导致催化剂结构腐蚀和性能快速衰减。因此，开发在工业电流密度下兼具高活性和优异耐氯离子腐蚀性能的析氧反应电催化剂已成为该领域的重要研究方向。 层状双氢氧化物，特别是镍铁基层状双氢氧化物，因其独特的层状结构和可调的电子特性，在碱性介质中表现出出色的析氧反应催化活性。然而，这些材料仍面临活性位点有限、本征导电性差以及纳米片易堆叠等局限性，这阻碍了它们在高电流密度下的应用。为克服这些限制，研究人员提出通过在三维纳米阵列基底上生长二维层状双氢氧化物纳米片来构建层级异质结构。这种结构不仅能有效增加活性位点的暴露并促进电子传输，还能优化电解质渗透和气泡释放，从而显著增强高电流密度下的反应稳定性。尽管取得了这些进展，氯离子诱导的催化剂腐蚀仍然是层状双氢氧化物材料在真实海水电解质中面临的主要障碍。仅提高本征析氧反应活性不足以确保长期稳定运行；必须通过合理的材料设计和界面工程来主动抑制氯离子的吸附和氧化。 近期研究表明，异质结界面工程能有效诱导内建电场的形成，进而建立局部静电势垒以排斥氯离子。例如，在CuO/ZnFe₂O₄异质结中，电子从具有较低功函数的ZnFe₂O₄转移到CuO，形成从前者指向后者的内建电场。这导致电子在CuO侧积累，产生对Cl⁻的静电排斥，减少其在活性位点上的吸附。然而，仅依赖内建电场存在保护不完全的风险，因为异质结内的某些区域可能仍暴露于氯离子环境中，导致局部腐蚀。因此，理想的催化剂设计应结合两种互补的氯离子抑制机制：一方面通过内建电场在某些区域实现静电屏蔽；另一方面引入能与氯离子强吸附的金属位点，在其表面形成致密的钝化层，从而阻挡Cl⁻的进一步向内扩散。例如，有报道称Os-Ni₄Mo/MoO₂催化剂利用Os与Cl⁻之间的强吸附作用构建了Os-Cl保护层，有效地将活性位点与氯离子隔离。在羟基氧化物体系中，Co²⁺/Co³⁺通常处于高自旋态，其t₂g轨道电子与Cl⁻的p轨道之间能发生显著的σ–反键和π相互作用，表现出优于Ni²⁺/Ni³⁺和Fe³⁺/Fe⁴⁺的氯离子吸附能力。这使得Co成为构建“牺牲吸附层“的合适组分。 基于上述机制，作者在此报道通过外延生长在Co(OH)₂纳米棒阵列上生长NiFe层状双氢氧化物纳米片，合理设计了一种层级NiFe LDH/Co(OH)₂异质结构电催化剂。该结构旨在构建一个集内建电场和牺牲吸附层于一体的双重防御系统，用于协同抑制氯离子。本工作结合先进表征、电化学分析和理论计算，系统研究了异质界面处的电荷重排、Co-Cl保护层的形成机制以及在实际海水条件下的构效关系，旨在为在严苛电化学环境中设计耐腐蚀电催化剂提供界面工程策略的新见解。 核心内容

第一作者：Vikram Singh 通讯作者：Evan Wenbo Zhao, Mu-Hyun Baik, Hye Ryung Byon 通讯单位：荷兰拉德堡德大学，韩国基础科学研究院，韩国科学技术院 工作简介 弱非共价相互作用对分子在溶液中的行为具有重要的调控作用，然而，这些相互作用如何影响水系电化学环境中的氧化还原过程，仍缺乏充分研究。本研究实现了对水系氧化还原液流电池中芳香族氧化还原活性分子溶解度和氧化还原稳定性的调控。通过在萘二酰亚胺（NDI）分子中引入同时含有季铵基团和磺酸根基团的两性离子取代基，利用空间位阻和静电效应削弱分子间的π-π堆积作用，使原本难溶的NDI分子能够对外部阴离子产生响应。具有疏水性和弱水合特征的阴离子，例如碘离子（I–）和双（三氟甲磺酰）亚胺阴离子（TFSI–），能够通过阴离子-π相互作用破坏残余的分子堆积，从而使NDI在水中的溶解浓度接近1.3 M。在电化学还原过程中，这些阴离子从NDI分子上解离，而还原态NDI则通过自旋配对以及阳离子介导的分子间相互作用得到稳定。这些作用能够抑制不可逆聚集、减缓自放电，并促进快速氧化还原反应。通过原位操作条件下的拉曼光谱、1H核磁共振及电子顺磁共振，作者揭示了这些超分子组装体随氧化还原状态发生变化的动态演化过程。总体而言，本研究确立了一种基于两性离子分子设计的策略，用于实现水系液流电池中具有自适应特征的超分子氧化还原化学。 《2025年我司用户发表的液流电池论文合集》 【论文奖励】2026年8月液流电池论文奖励清单！ 【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！ 研究背景 分子储能体系的性能最终取决于氧化还原活性分子在电荷状态和自旋状态发生变化时，如何与周围环境相互作用。氧化还原液流电池为研究这一问题提供了一个特别有吸引力的平台，因为在电化学运行过程中，活性分子不断在不同电子状态之间转换，同时始终处于高浓度溶液环境中。对于此类体系，仅依靠氧化还原热力学性质并不足以预测其稳定性或可逆性。相反，超分子组装方式、溶剂化作用及弱分子间相互作用往往发挥决定性作用。具有可调节电子结构的有机氧化还原活性分子，因此为研究如何通过有目的的分子间相互作用设计来调节溶液中的氧化还原行为，提供了独特的机会。 水系有机液流电池面临的一个核心挑战，是分子化学稳定性与水溶性之间固有的不相容性。许多最稳定的氧化还原活性分子具有疏水性和π共轭芳香骨架，其较强的分子间内聚作用容易引起聚集和沉淀。解决这一问题的传统策略主要依赖引入亲水性或带电取代基。这种方法虽然取得了重要进展，但不可避免地限制了分子结构的多样性及其电子结构的可调节范围。更重要的是，溶解度的提高并不一定意味着电化学稳定性的改善。在氧化还原循环过程中，有机分子经常发生与氧化还原状态相关的聚集、自由基二聚、氧化还原物种之间的相互转化（歧化和反歧化），以及不可逆沉淀等过程。这些过程受到π-π相互作用、静电作用和自旋配对等多种微弱且相互竞争的作用共同影响，而在水系环境中对其进行精确控制仍然十分困难。 从化学角度来看，这一挑战实际上指向一个更深层次的问题：稳定溶液中的氧化还原活性分子，并不只是简单地抑制分子间缔合，而是需要控制分子在电子结构和组装结构变化过程中如何发生缔合。原则上，可逆且依赖于氧化还原状态的分子间相互作用能够在维持溶剂化的同时稳定自由基中间体，但这种行为此前很少被有目的地应用于液流电池设计。特别是离子-π相互作用，长期以来已被超分子化学领域认为是一种较弱但具有高度可调性的相互作用，其强度对电荷分布及电子状态十分敏感。然而，在电化学体系中，这类相互作用在很大程度上被忽视，或者被默认视为可以忽略的因素。这意味着，利用非共价相互作用及其对氧化还原状态的响应来调节电化学行为，仍然是一个尚未充分探索的研究方向。因此，有必要设计能够利用离子环境和氧化还原状态调控弱分子间相互作用的分子体系。 在本研究中，作者证明了通过构建能够产生离子–π相互作用的分子结构，可以有效调控萘二酰亚胺（NDI）衍生物在水中的溶解行为。引入含有季铵基团和磺酸根基团的两性离子取代基后，空间位阻和静电效应削弱了NDI核心之间的π–π内聚作用，使分子间缔合对外部离子环境更加敏感。在此基础上，具有疏水性和弱水合特征的阴离子，例如I⁻和TFSI⁻，能够通过竞争性的阴离子–π相互作用进一步破坏剩余的堆积结构，使原本难溶的NDI分子在水中的溶解浓度接近1.3 M。在电化学条件下，主导性的分子间相互作用会随着氧化还原状态的改变而发生演化。当NDI发生还原时，阴离子从NDI核心解离，而超分子组装逐渐由活性分子之间的自旋配对以及阳离子介导的分子间相互作用主导。这种依赖氧化还原状态的分子缔合行为会调节中性态、自由基态和双阴离子态NDI的电化学性质，并直接影响其自放电行为及氧化还原动力学。通过operando Raman、¹H NMR和EPR表征，作者解析了这些超分子组装体在充放电过程中的演化，从分子层面揭示了非共价相互作用调控氧化还原行为的机制。 核心内容 2. 阴离子–π相互作用介导的两性离子NDI增溶 连接在NDI分子上的二甲基铵丙磺酸盐取代基（图1a）赋予了分子两性离子特征，并且这种特征能够在0–9的宽pH范围内保持。尽管同时具有阳离子和阴离子官能团，所得两性离子衍生物ZNDI-s在水中的溶解度仍然十分有限。在中性条件下，其溶解度仅约为3 mM（图1c）；在酸性（pH约1）或弱碱性（pH约9）条件下，溶解度也没有明显改善。这一出乎意料的低溶解度促使作者进一步研究ZNDI-s在固态及溶液中发生缔合的分子间相互作用。 单晶X射线衍射（SCXRD）结果表明，ZNDI-s结晶于单斜晶系，空间群为P21/c（CCDC 2443814），其晶体堆积主要由NDI核心之间的π–π相互作用稳定。值得注意的是，相邻NDI平面之间存在轻微倾斜，其芳香环质心间距离为3.8 Å，高于典型π–π堆积距离3.4 Å（图1b）。这一现象反映出带电取代基所产生的其他次级相互作用与π–π堆积之间存在竞争，包括不同侧链上磺酸根与季铵基团之间的静电接触（SO3–···NMe2+）、NDI羰基与季铵侧链之间的相互作用（C=O···NMe2+），以及磺酸根基团与缺电子NDI芳香核心之间的阴离子–π相互作用。这些作用降低了NDI芳香核心之间的π–π重叠程度，从而削弱固有的堆积内聚作用。由于ZNDI-s中的π–π相互作用已经被削弱，因此可以通过引入外部非共价相互作用进一步扰动其分子堆积。考虑到NDI核心具有缺电子特征，作者提出利用能够与芳香核心发生离子–π相互作用的阴离子电解质来调节其分子缔合。从概念上看，这一策略类似于通过阳离子插层实现石墨层剥离的过程。由于阴离子–π色散相互作用本身弱于π–π堆积作用，作者预计阴离子的物理化学性质及其浓度将是决定其能否破坏ZNDI-s聚集结构的关键因素。 为了验证这一假设，作者筛选了多种支持电解质阴离子。在含有0.2 M不同阴离子的溶液中，包括F−、Cl−、Br−、SO42−、BF4−、NO3−和CH3COO−（OAc−），且这些阴离子均以铵盐形式引入，即使将溶液加热至70 °C，ZNDI-s的溶解度仍低于10 mM（图1c）。这些结果表明，上述阴离子不能有效破坏ZNDI-s组装体中的π–π内聚作用。与此形成鲜明对比的是，I⁻能够显著提高ZNDI-s的溶解度。当加入0.2 M NH4I时，ZNDI-s的溶解度提高至0.15 M。随着NH4I浓度增加至1、2和4 M，其溶解度分别进一步增加至0.61、0.81和1.25 M，在更高盐浓度下逐渐接近饱和（图1d）。与此同时，分子分散程度的提高伴随着溶液黏度逐渐增加：在0.1–3 M NH4I浓度范围内，黏度由1.17 mPa·s增加至13.5 mPa·s。这一黏度范围高于当前常见钒液流电池电解液的1.7–6 mPa·s，但仍处于聚合物电解质型有机液流电池通常报道的范围内。 增溶效果还取决于抗衡阳离子的种类。对于相同的I⁻体系，不同阳离子对应的溶解度顺序为NH4+（1.28 M）> K+（0.8 M）≫

第一作者：Fei Ai 通讯作者：卢怡君 通讯单位：香港中文大学 DOI：10.1038/s41560-026-02152-0 工作简介 硫基氧化还原液流电池有望利用储量丰富的活性材料实现低成本、长时储能，但其商业化成功不仅取决于低成本材料。本研究探讨了技术部署如何重塑研究重点，并揭示了决定技术转化进程的科学和工程瓶颈。 《2025年我司用户发表的液流电池论文合集》 【论文奖励】2026年8月液流电池论文奖励清单！ 【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！ 研究背景 向可再生能源电力转型，提高了对能够长期提供可靠供电的储能技术的需求。氧化还原液流电池（RFBs）适用于此类应用，因为主要可通过增加更多电解质来扩展能量容量，而无需扩大整个电化学电堆的规模。然而，也意味着与电解质相关的成本将成为整个系统经济性的主要驱动因素。 一些电池运营商试图通过租赁电解质来管理这些成本，即向供应商支付费用以获取电解质，而非一次性购买。这种做法可降低初始资本支出，但只是将费用分摊到更长的周期内，而非真正降低支出；因为电解质补充、再生和更换的底层成本最终仍会体现在总体支付金额中。因此，要改善长时应用的经济性，必须采用真正低成本的电解质。然而，改用更便宜的活性材料并不会自动使整个系统变得更便宜。任何电解质方面的优势，都必须能够经受住电堆尺寸设计、膜材选择、使用寿命期间的性能衰减以及维护需求等考验。 核心内容 1.廉价材料并不会自动生产出廉价的电池 硫基电解质为降低电解质成本提供了直接途径。硫是一种储量丰富的工业副产品，全球年产量约为8×10⁷吨，远高于钒的产量（钒是一种价格昂贵且供应受限的材料，常用于传统RFB电解质）。多硫化物兼具高溶解度和多电子氧化还原化学特性，为开发高能量密度电解质提供了可行路径。多项独立的技术经济分析表明硫基氧化还原液流电池（SRFBs）是低成本长时储能领域具有前景的候选方案。然而，商用电池系统的经济性不仅取决于电解质层面的成本；在实际应用中，硫的低成本很容易因循环寿命不足、持续性的多硫化物交叉渗透、低功率密度、往返效率降低，或由于电解质膜成本过高，或长期运行下耐久性不足而遭到抵消。 因此，挑战不仅在于寻找低成本材料，更在于理解哪些科学和工程方面的瓶颈最终决定了系统性能与成本。此外，作者团队在开发SRFBs方面的研究也认识到随着技术迈向商业化阶段，瓶颈会不断演变。从实验室发现到实际部署，进展并非呈直线推进；解决的每一个问题都会暴露出新的限制，从而重新界定优先事项，并往往迫使对技术本身进行改进。   2.商业化进程暴露出不断演变的瓶颈 第一个瓶颈在于使用寿命。 Regenesys Technologies Limited曾试图在20世纪90年代实现硫–溴系统的商业化应用。然而，由于多硫化物交叉渗透和不可逆副反应导致容量快速且严重衰减，项目最终被放弃。此经验教训十分明确：要实现稳定运行，必须有效管控交叉渗透和副反应。 为解决多硫化物交叉渗透问题，作者团队为商用全氟磺酸膜开发了一种电荷增强型离子选择性涂层，以抑制多硫化物迁移，实现稳定的长期循环性能（图1a）。此进展将SRFBs的循环寿命从不足60次提升至500次（>2227小时），达到了实际应用所需的稳定性水平，从而为中试生产及Luquos Energy Limited的成立奠定了技术基础。交叉控制延长了测试时长，但并未解决商业化问题；相反，暴露出了另一个瓶颈：多硫化物反应的动力学过程缓慢，限制了可实现的功率密度。因此，要保持相同的额定功率，要么需要更大的活性面积，要么需要在电堆中增加额外的电池层。但会增加所需的膜、电极、双极板和密封材料数量，从而大幅削弱最初在材料成本方面获得的优势。 泡沫镍一直是SRFBs中最常用的多相催化剂，但在放大过程中面临严峻挑战：持续的硫腐蚀、机械性能退化、反应位点有限，以及难以制备出均匀的大面积电极。为克服这些限制，作者团队引入了一种可溶性核黄素磷酸钠分子催化剂，通过均相催化加速多硫化物的氧化还原反应。由于该催化剂可直接溶解于循环电解质中，因此既能消除腐蚀和机械问题，又能实现均匀且与系统兼容的电子传递速率和功率密度的提升（图1b）。 然而，在该技术趋于成熟之前，仍需解决其他瓶颈问题。在非对称SRFBs中，膜必须同时实现高多硫化物截留率以保障长期稳定性，以及足够的离子传输能力以实现高功率运行。作者团队通过开发具有分散式离子传输通道的非氟化膜解决了此权衡问题。这类膜在保持高效钾离子传输的同时，提高了多硫化物截留率（图1c）；与全氟化膜相比，其材料成本也显著降低。 然而，将这些烃类膜的应用规模从实验室生产层面进一步拓展时，暴露出一些在材料开发阶段并未显现的挑战。作者团队发现膜的有效性不仅取决于聚合物化学，而且在很大程度上取决于浇注浆料的制备和加工方式。聚合物添加顺序、混合速度及叶轮几何形状均会影响浆料的均匀性。受控加热和真空脱气被证明对于降低黏度及消除夹带空气至关重要，尤其是在处理大体积浆料时。在浇铸过程中，必须严格控制温度、湿度及干燥条件，以防止溶剂蒸发不均、厚度变化及局部缺陷。浇铸装置的机械稳定性同样至关重要，因为即使轻微的振动或位移也可能扰动湿膜，从而影响厚度均匀性。这些问题迫使作者团队将关注重点从单纯的离子传输性能扩展到加工性、可重复性和生产收率等方面。这些因素对于实现成本效益良好的规模化生产变得愈发关键。   3.集成系统设计与部署 基于这些进展，作者团队从电池级验证转向了系统级开发。此转变要求作者团队同时优化电堆架构、流场设计、膜制造、电池管理系统和能源管理系统（图1d）。随后，第一代SRFB被集成到中国深圳的一个电动汽车充电站中，由综合能源服务提供商Towngas Smart Energy商业运营。一年后，第二代系统以三分之一的成本实现了两倍功率密度，部署在集成太阳能–储能–充电系统中，为香港元朗的一个鱼菜共生农场提供合同服务，标志着早期商业示范的达成（图1e）。此步的重要性不仅在于展示了功能完备的电池系统。更重要的是，超越受控的规模扩展环境后，作者团队识别出了一系列新的挑战，这些挑战是传统现场测试无法捕捉到的。 图1.从材料创新到硫基氧化还原液流电池（SRFBs）的系统部署 在实验室研究或简单的大规模测试中，电池性能通常是在严格受控的条件下进行评估的，并采用预先定义的循环方案、电流密度、温度和电解质流量。而实际运行要求电池能够应对动态功率曲线、波动的负荷需求以及长期变化的运行条件。因此，可靠性不再只能通过循环稳定性、往返效率和在标准方案下测得的电流密度等传统指标来评判；还必须进一步评估系统在真实运行条件下实现预期功能的稳定性和可靠性。除了电化学性能，特别是随着部署规模的扩大，长期运行稳定性、大型组件的一致性、制造再现性和维护要求等因素变得越来越重要。归根结底，问题已从“电池在受控条件下是否表现良好”转变为“整个系统能否以可接受的全生命周期成本提供可靠服务”；后者才是衡量商业可行性的真正标准。这些实际考量深入到了系统设计层面。在电堆层面，随着有效面积和电池单元数量的增加，维持整个电堆内均匀的压缩难度日益增大，因此需要额外的机械支撑。液压设计也成为另一项约束因素。由于导电电解质会在具有不同电位的电池单元之间形成电通路，因此必须对电解质流路的长度和几何形状进行精细优化，以抑制分流电流，同时避免引入过大的压降和泵送损失。在系统层面，电堆和管道布局需要在紧凑性与可维护性之间取得平衡，确保泵、阀门及其他组件始终便于检查和维护。最后，集成多个电堆意味着需要超越固定运行条件的模式，转向动态监测与控制；电堆电压、电流、电解质流量和温度将成为调整泵运行及界定安全运行限值的关键信号。这些因素在受控的实验室实验中往往容易被忽视。然而，一旦系统安装完毕并预计能够提供可靠服务，机械、液压及控制工程的重要性便与电堆本身的电化学性能相当。   4.打通商业化与发现之间的闭环 根据作者团队的经验，商业化并非研究的最终阶段，而是一个持续重塑研究进程的过程。 首先，实际部署会改变对实验室性能解读的方式：膜选择性决定了运行寿命；多硫化物动力学和膜电导率会影响所需的活性面积、电堆尺寸，进而影响功率成本；电解质浓度和电池电压则会影响系统的占地面积。这些特性通常被单独进行优化，但如今它们会直接与系统级成果相关联。因此，明确这些关联有助于将研究重点放在与商业可行性最相关的特性上，而非仅仅追求使实验室性能指标最大化。 其次，商业化进程揭示出一系列不断演变的科学与工程瓶颈。解决某一约束条件往往会暴露出下一个瓶颈。控制多硫化物交叉渗透使得系统能够实现更长时间的运行，而反过来又使反应动力学缓慢和功率受限等问题变得更加突出。随着材料性能的提升和技术规模的扩大，关注点必然转向膜的可制造性、电堆组装、流场分布、旁路电流控制以及整体系统运行。这些挑战彼此紧密关联：材料方面的进步会重塑工程需求，而系统层面的实践经验则可能为材料研究揭示新的优先方向。因此，进展取决于工程实施与科学创新之间的持续反馈，而非将二者视为开发过程中的独立阶段。 第三，技术经济分析决定了研究重点。将储能平准化成本分解为电解质、膜、电堆、系统配套设备及维护成本等组成部分，有助于确定哪些研究方向最有可能影响系统经济性。对于SRFBs，硫本身固有的低成本使得研究重点从进一步降低电解质成本转向提高功率密度、降低膜成本、延长使用寿命以及改善电堆再生性能。 作者团队的经验表明许多最重要的科学问题只有在投入实际应用后才会显现出来。因此，在实验室研究与现实世界应用之间建立闭环联系，对于SRFBs至关重要；更广泛地说，对于将材料领域的突破性成果转化为可靠的能源技术也至关重要。

第一作者：杨文栋 通讯作者：段将将 通讯单位：华中科技大学 DOI：10.1002/adma.75512. 感谢华中科技大学段将将团队（第一作者：杨文栋博士）供稿！ 工作简介 碱性全铁氧化还原液流电池（AIRFBs）利用地球储量丰富的元素，是实现安全、低成本电网级储能的有前景技术。然而，能量效率和功率密度不足限制了其实际部署，而这些损失背后的界面动力学根源仍不清楚。本文揭示Fe螯合物负极缓慢的外球电子转移动力学是主导碱性AIRFBs极化的关键动力学瓶颈，并进一步将该瓶颈与有限的亥姆霍兹外平面（OHP）区可及性及较弱的界面电子耦合相关联。为克服这一限制，作者开发了Lewis碱性硫化物界面来调控局部Fe螯合物/电极环境。这些调控界面将低效的扩散碰撞转化为有效的硫化物辅助外球电子转移事件，从而加速负极氧化还原动力学并抑制极化。采用Ni₃S₄修饰电极组装的碱性AIRFB在200 mA cm⁻²下能量效率达80.65%，峰值功率密度达501.2 mW cm⁻²，而原始电池分别为65.69%和185.5 mW cm⁻²。基于Ni₃S₄的电池还保持平均库仑效率99.9%、平均能量效率77.8%，并在200 mA cm⁻²下稳定运行超过3000圈。该工作揭示了碱性AIRFBs中的界面动力学瓶颈，并确立了Lewis碱性界面工程作为高功率、低成本长时储能的一种策略。 《2025年我司用户发表的液流电池论文合集》 【论文奖励】2026年8月液流电池论文奖励清单！ 【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！ 研究背景 水系全铁液流电池因铁资源丰富、成本低、安全性高，在大规模长时储能领域具有应用潜力。传统全铁液流电池在酸性电解液中将负极Fe²⁺/Fe⁰沉积–剥离与正极Fe²⁺/Fe³⁺氧化还原相耦合，理论电压为1.21 V。但负极金属铁沉积和枝晶生长破坏了能量与功率的解耦，降低电池性能并损害长期稳定性；析氢反应在热力学上优于Fe²⁺/Fe⁰沉积（其电位相对于标准氢电极为0 V，而Fe²⁺/Fe⁰为−0.44 V），在酸性电解液中难以避免，带来额外效率损失和不稳定性。这些耦合的不稳定性促使人们寻求消除金属铁沉积、同时抑制析氢的替代化学体系。 螯合化学以可溶性铁配合物氧化还原取代铁沉积/剥离，实现全可溶性全铁体系。通过调控铁中心周围的配体场，可调节氧化还原电位、溶解度和配合物稳定性，并拓宽pH窗口。该策略已实现近中性和碱性全可溶性全铁液流电池：基于Fe-次氮基三（甲基膦酸）负极液的近中性液流电池库仑效率接近100%，容量衰减率仅每循环0.0013%，但平均放电电压仅约0.6 V，限制了能量密度和功率输出。相比之下，基于强场氨基多羟基配体的碱性全铁液流电池电压窗口更有前景：醇盐型氧供体具有高局部电子密度和强σ供体特性，使铁螯合物在碱性介质中稳定存在，氧化还原电位低于−0.9 V（相对于标准氢电极），与常规Fe(CN)₆正极液配对可实现高于1.3 V的全电池电压；碱性条件也比酸性或近中性电解液更有效地抑制寄生析氢。 尽管具有这些优势，碱性全铁液流电池仍受限于能量效率和功率密度不足。近年来的电极改性策略，包括石墨毡氮掺杂、Fe₃O₄修饰及含氧官能团调控，改善了全电池性能，并凸显了电极/电解液界面调控的重要性。然而，决定全电池极化的半电池反应尚未被系统识别，限制性反应中的速率决定界面步骤仍知之甚少。解决这些耦合问题，对于推动电极设计从表观活性提升走向靶向动力学调控至关重要。对于碱性全铁液流电池中的铁螯合物氧化还原电对，局部双电层环境可能强烈影响界面电场、反应物分布及电极表面附近的氧化还原物种组织。因此，进一步释放碱性全铁液流电池的功率能力，需要识别限制性氧化还原过程，并将机理认识转化为针对铁螯合物氧化还原动力学的靶向界面工程。 核心内容 1.碱性全铁液流电池的动力学瓶颈 图1. 揭示碱性全铁液流电池的动力学限制侧 机理导向的电极设计，首先需要识别究竟是哪一个半电池反应主导了全电池极化。本文研究的碱性全铁液流电池，正极采用Fe(II/III)(CN)₆电解液，负极则采用由三乙醇胺（TEA）或其衍生物配位的Fe(II/III)螯合物电解液。研究结合电化学测量与理论计算，比较了Fe(CN)₆正极液与代表性Fe螯合物负极液的动力学行为。循环伏安测试首先揭示了两侧电解液之间显著的动力学不对称性：Fe螯合物负极液的峰间距明显大于Fe(CN)₆正极液，Fe(BIS-TRIS)和Fe(DIPSO)的ΔEp分别为148.7 mV和176.9 mV，而Fe(CN)₆仅为112.6 mV，表明Fe螯合物负极液的表观电子转移动力学更慢。为判断这种迟缓响应主要源于传质还是界面电荷转移动力学，作者提取了代表性Fe螯合物负极液与Fe(CN)₆的表观扩散系数和异相电子转移速率常数进行对比。Fe(TEA)、Fe(TIPA)、Fe(DIPSO)和Fe(BIS-TRIS)的扩散系数与Fe(CN)₆处于同一数量级，仅低数倍；但其电子转移速率常数比Fe(CN)₆正极液低约一个数量级。这一对比表明，虽然较慢的扩散可能对极化有所贡献，但动力学不对称主要受Fe螯合物氧化还原中心缓慢的界面电荷转移支配，而非单纯传质。电化学阻抗谱进一步支持这一判断：与Fe(CN)₆正极液相比，Fe螯合物负极液的电荷转移电阻高出约十倍，与界面电荷转移显著更慢的结论一致。 对称电池测量在恒流工况下进一步验证了这种动力学不对称。以Fe(BIS-TRIS)作为代表性Fe螯合物负极液，作者组装了Fe(II)(BIS-TRIS)/Fe(III)(BIS-TRIS)和K₄[Fe(CN)₆]/K₃[Fe(CN)₆]对称电池，直接比较两种氧化还原电对的极化行为。在100至300 mA cm⁻²的电流密度范围内，Fe(BIS-TRIS)电池表现出比Fe(CN)₆电池更明显的电压滞后；在200 mA cm⁻²下，Fe(BIS-TRIS)电池的电压差达到541 mV，远大于Fe(CN)₆电池的169 mV。ΔEp、k、Rct与对称电池极化四方面趋势一致，共同确定Fe螯合物负极液转化是碱性全铁液流电池的主导动力学瓶颈。密度泛函理论计算进一步通过比较所研究铁配合物的前沿轨道结构，探究负极液动力学迟缓的电子结构根源。Fe螯合物负极液的HOMO–LUMO能隙显著大于Fe(CN)₆，表明其电子结构不利于快速电子转移。电化学与计算分析共同确立：碱性全铁液流电池的动力学损失主要来自负极侧Fe螯合物转化，而非Fe(CN)₆正极液反应。 图2. Fe螯合物负极的动力学限制过程 为解析Fe螯合物负极的速率决定过程，作者选取代表性稳定Fe螯合物Fe(BIS-TRIS)作为模型体系。旋转圆盘电极（RDE）测试表明：Fe(CN)₆正极液的Levich曲线过原点，符合传质控制响应；而Fe(BIS-TRIS)的Levich曲线出现有限截距，说明仅靠扩散无法解释极限电流，存在额外界面动力学阻力，其转化受电极/电解液界面电荷转移过程限制。为区分内球与外球电子转移，作者在表面化学性质不同的玻碳（GC）和铂（Pt）电极上进行CV测试，并以Fe(CN)₆和FeCl₃分别作为外球和内球参考电对。Fe(BIS-TRIS)在GC和Pt上的ΔEp几乎相同（133.6 mV和134.8 mV），与Fe(CN)₆的弱电极依赖性相似（110.7 mV至115.4 mV）；而FeCl₃产生的Fe³⁺/Fe²⁺表现出明显电极依赖性（ΔEp从586.7 mV降至304.8 mV）。因此，Fe(BIS-TRIS)的弱电极依赖性支持其遵循外球电子转移机制。不过，高效外球转移仍要求溶剂化氧化还原中心足够接近电极、进入外层界面区域并建立有效电子耦合。

第一作者：齐鸿昊 通讯作者：赵天寿 通讯单位：南方科技大学 DOI：10.1039/d6eb00189k 感谢南方科技大学赵天寿院士团队（第一作者：齐鸿昊）校稿！ 工作简介 氧化还原液流电池（RFBs）在长时储能领域具有广阔前景，但当电流与电解质流速同时发生变化时，可靠的荷电状态（SOC）估计仍面临挑战。现有的旁路电池开路电压法会增加硬件成本和潜在的泄漏点；而为锂离子电池开发的估计器则难以有效捕捉RFB随流速变化的动力学特性。在此，本研究开发了一种SOC估计框架，将用于在线参数识别的自适应衰落记忆卡尔曼滤波器与用于状态估计的鲁棒自适应扩展卡尔曼滤波器相结合。本研究在恒电流/恒流速、恒电流/变流速以及变电流/变流速运行模式下，通过实验对该框架进行了验证。在最动态的条件下，SOC误差始终低于1.0%；相比之下，递归最小二乘扩展卡尔曼滤波器的误差最高可达3.2%，且偶尔会出现越界现象。该框架还能从刻意偏置的初始SOC开始收敛，同时将估计值约束在物理区间内。此外，与同类研究中在恒电流/恒流速条件下报道的结果相比，所提出的方法实现了更低的误差。结果表明无需专用旁路电池即可实现基于电信号的SOC监测，并为适应流速变化的电池管理系统奠定了基础。 《2025年我司用户发表的液流电池论文合集》 【论文奖励】2026年8月液流电池论文奖励清单！ 【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！ 研究背景 准确的SOC估算对于实现高效且稳定的RFB运行至关重要。SOC量化可用能量容量，指导充放电管理，并有助于防止过充和过放电。它还可以支持流量优化，以减少寄生泵送损失，并在长期运行期间指导容量重新平衡。然而，在运行过程中，端电压不仅反映了与SOC相关的平衡电位，还反映了随电流和电解质流量变化的极化现象。在不增加专用传感硬件的情况下区分这些贡献，是实时SOC估计的一个主要瓶颈。迄今为止，已报道的SOC诊断方法包括光谱分析、电位滴定、粘度测量和超声波速度传感，但这些方法通常需要专门的仪器或复杂的操作流程，限制了其实际应用。最常见的实际方法是利用旁路监测单元的开路电压（OCV）通过能斯特方程估算SOC。然而，使用单独的旁路单元会增加系统复杂性，与运行电堆在几何结构上存在差异，还会产生额外的压力损失和潜在的泄漏点。此外，其准确性依赖于代表性采样和运行期间可靠的OCV测量。因此，一种仅基于电堆级电信号的可部署估计器将更具优势。 核心内容 1.模型验证与参数辨识 图1.不同运行工况下的参数辨识结果及电压误差分析 模型在所有三种情景（恒电流恒流速（CC-CF）工况、恒电流变流速（CC-VF）工况、变电流变流速工况）下都能准确再现实测电压响应。不同条件下的动态特性有所不同。在CC-CF运行模式下，电压变化平稳。在CC-VF运行模式下，充放电接近结束时会出现明显的电压反弹，是由于增加的电解质流量缓解了浓差极化。在VC-VF运行模式下，电流和流量的突然变化会导致电压出现阶跃式波动。电压误差分布显示除了在充放电接近结束时的状态转换期间外，电压误差主要保持在±0.3mV以内。结果表明参数识别具有极高的准确性。在CC-VF和VC-VF运行模式下较大的误差主要源于运行参数的快速变化。CC-VF操作中的动态流量调节会改变浓差极化，而VC-VF操作的电流和流量同时波动会引入更强的扰动，使参数辨识更加困难。此现象与既往研究报道一致：液流电池电压动态变化源于电流激励与电解质流动变化之间的耦合。电流变化会直接影响电化学极化和欧姆极化；而流速调节则通过带有流体动力学延迟的传质过程影响浓差极化。响应时间尺度之间的不匹配会导致非稳态电压波动，并使参数辨识和状态估计变得复杂。 绝对电压误差超过1mV的数据点分布显示此类点的数量从CC-CF到CC-VF和VC-VF逐渐增加，表明随着运行条件变得更加动态，误差波动也更为强烈。箱线图进一步显示在变流量和变电流运行条件下，误差分布变得更加宽泛。然而，在所有情况下，中位数仍接近于零，证实了该算法不会引入系统性偏差。此外，平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）数据显示在CC-CF、CC-VF和VC-VF三种条件下，MAE分别为2.12×10⁻⁴、3.67×10⁻⁴和4.95×10⁻⁴，RMSE分别为4.69×10⁻³、6.34×10⁻³和8.19×10⁻³，随着运行复杂度的增加而增加。此趋势表明更强的动态扰动会放大模型不匹配和瞬态误差。即使在最苛刻的VC-VF条件下，MAE和RMSE仍分别保持在10⁻⁴和10⁻³的数量级。因此，所提出的框架能够适应稳态和高度动态的运行条件，同时保持高精度、一致性和工程鲁棒性。   2.SOC估算结果 图2.动态运行工况下的SOC估算结果及误差分析 为了评估SOC估计性能，将提出的AFMKF-RAEKF框架与传统的RLS-EKF方法进行了比较。两种方法都能捕捉到SOC的整体变化趋势，但RLS-EKF偶尔会生成超出物理SOC范围0–100%的估计值，而AFMKF-RAEKF则保持了边界稳定性。在CC-CF下，两种方法都紧密遵循参考SOC，其中RLS-EKF的误差约为0.05%，而AFMKF-RAEKF则几乎与参考值重合。在CC-VF下，流量波动强烈影响电池电压，并增加RLS-EKF的误差，尤其是在充放电接近结束时。局部放大显示误差约为1%，且有明显的发散趋势。相比之下，AFMKF能迅速捕捉参数变化，而RAEKF则通过自适应调整噪声协方差矩阵来抑制过度校正，从而实现准确的SOC跟踪。在VC-VF条件下，电流和流量的同时变化引入了强烈的非平稳性。RLS-EKF因参数辨识滞后和对异常残差的敏感性而表现出约0.5%的局部误差。相比之下，AFMKF-RAEKF通过动态参数调整和鲁棒的状态更新，保持了准确的SOC跟踪。RLS-EKF基线和AFMKF-RAEKF使用相同的记录电流和端电压序列、采样记录、二阶ECM结构、离线SOC-OCV校准以及每种条件下的参考SOC。 SOC误差曲线显示随着运行复杂度的增加，RLS-EKF误差的幅度和波动显著增加，而AFMKF-RAEKF则保持稳定。在CC-CF运行模式下，所提出框架的最大误差保持在0.3%以下，而RLS-EKF的误差为0.8%。在CC-VF运行模式下，RLS-EKF误差上升至约2.5%，而AFMKF-RAEKF将误差控制在0.6%以内。在VC-VF运行模式下，RLS-EKF产生的误差峰值高达3.2%，而所提出的框架将误差保持在1.0%以下。随着操作条件变得更加复杂，RLS-EKF误差分布变得越来越分散，而AFMKF-RAEKF分布仍然集中。所提出框架在三种条件下的MAE分别为0.0005、0.0014和0.0033，低于RLS-EKF的相应值（0.0026、0.0034和0.0068）。相应的RMSE则从0.0032、0.0045和0.0077降至0.0007、0.0018和0.0036。这些改进源于参数辨识与SOC估计的协同作用：AFMKF减少了RLS随时间变化的滞后，而RAEKF则通过自适应噪声调节提高了鲁棒性。因此，AFMKF-RAEKF在稳态和高度动态运行条件下均实现了更高的精度、更强的鲁棒性和更好的边界可靠性。   3.准确性比较与鲁棒性验证 图3.准确性对比与鲁棒性验证 在停机后重启RFB期间，初始SOC通常通过瞬态电压测量来推断，可能会引入较大误差。为了评估RAEKF对初始状态不确定性的鲁棒性，作者团队进行了初始化敏感性测试。算法使用四个故意错误的SOC（SOC0=1、0.75、0.5和0.25）进行初始化，而真实的初始SOC为0。尽管初始偏差较大，所有估计的SOC轨迹仍迅速收敛到真实SOC，证明了强大的收敛性和鲁棒性。这种行为源于自适应噪声估计和递归反馈校正。当初始误差较大时，滤波器更依赖于测量信息，从而加速状态校正。随后，递归预测更新过程逐步减少初始化误差的影响。因此，所提出的方法能够快速收敛到真实SOC，同时确保估计值保持在物理合理的范围内。此能力降低了对精确初始值的依赖，提高了启动和重新投入运行期间SOC估计的实用性。 核心结论 在动态运行条件下实现准确的SOC估算，仍是大规模RFB部署面临的一项关键挑战。为了克服旁路单元OCV方法和传统识别算法的局限性，本研究提出了一种基于电信号的实时SOC估计框架，该框架将在线参数识别与鲁棒自适应状态估计相结合。该框架在三种代表性运行场景下进行了验证，即CC-CF、CC-VF和VC-VF，以评估其在动态复杂性增加时的性能。通过将二阶RC等效电路模型与AFMKF相结合，该框架减少了传统RLS方法在动态流动运行下的参数辨识滞后。即使在波动剧烈的VC-VF场景下，电压估计误差也主要保持在0.3mV以内，证明了其对时变参数的准确在线跟踪。 基于AFMKF的高精度参数辨识构建的RAEKF进一步提升了SOC估计性能。消融研究证实双滤波器架构能够抑制模型失配和测量干扰。与传统的RLS-EKF相比，后者会产生高达3.2%的误差，偶尔还会出现边界违规现象；而AFMKF-RAEKF则将SOC误差保持在1%以下。该框架还表现出强大的工程鲁棒性。通过自适应协方差匹配、递归校正和物理边界约束，即使在严重的初始化误差下，也能快速收敛到真实的SOC，从而减少对精确初始状态的依赖。因此，所提出的基于电信号的SOC估计框架为动态电流和流速条件下的RFB SOC监测提供了一种实用的策略，为下一代RFB电池管理系统提供了可靠的依据。

第一作者：Haoyu Kong 通讯作者：David G.Kwabi 通讯单位：耶鲁大学 DOI：10.1021/acsenergylett.6c02731 工作简介 本研究报道了一种非混合式水性液流电池，OCP为2.2V，是该类电池中报道的最高值之一，该电池将碱性铬-1,3-丙二胺四乙酸阴离子电解质与酸性溴化物阳离子电解质相结合。两种电解质在单个阳离子交换膜两侧维持约七个单位的pH梯度，无需外部氧气或双极膜回收子电池：运行中的pH测量和零维模型表明差异通过平衡缓慢的质子跨膜传输与氢气和正极侧酸生成而被动维持。该电池循环240小时，CE高达99.5%；通过调节阳离子电解质添加剂、电极和膜，峰值功率密度在43°C时提升至534mW cm⁻²。 《2025年我司用户发表的液流电池论文合集》 【论文奖励】2026年8月液流电池论文奖励清单！ 【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！ 研究背景 氧化还原液流电池（RFBs）对于电网级、长时储能可再生能源而言颇具吸引力，因为它们实现了能量与功率的解耦。技术经济分析表明由廉价且储量丰富的电荷载体构建的水系RFBs（ARFBs）可以在与电网相关的长放电时间下低于锂离子电池（LIBs）的成本，但前提是电池单元需在高电压下运行，因为随着电池电位升高，系统成本会下降。因此，提高开路电位（OCP）是实现低成本ARFBs的最有效手段之一，然而大多数实验室系统仍停留在1.0–1.4V附近。 关键挑战在于高OCP需要将强还原性负极电解质与强氧化性正极电解质配对，而极端条件通常仅在相反的pH窗口内才能保持稳定。因此，要求两种电解质在相同或相似的pH条件下同时发挥作用，就必须在电池电压和电解质稳定性之间进行权衡。先前的pH解耦型ARFB通过专用膜结构或恢复操作维持或恢复了pH梯度。例如，Yan等人使用双极膜（BPM）分别为亚铁氰化物负极电解质和基于紫精的正极电解质生成强碱性和强酸性条件。这种结构将电池电位从0.9V提高至1.6V，但运行依赖于催化水解离。Xi等人后来展示了采用单一膜结构的轻度pH解耦系统，其中酸和碱的生成由氧还原、质子耦合电化学反应以及独立的含BPM亚电池组合驱动。这些研究证实了pH解耦在ARFB中的电压优势，同时保留了专用BPM或恢复操作以抵消酸碱交叉。 核心内容 图1.在pH为3.1至9.3的缓冲液范围内，钾铬-1,3-丙二胺四乙酸（KCrPDTA）和溴化钾（KBr）的循环伏安曲线（离子强度维持在0.25M） 首先采用循环伏安法研究了CrPDTA和溴化物在相反pH窗口下的电化学行为。20mM KCrPDTA的Cr3+/Cr2+波在pH=9.3时清晰可见，而20mM KBr的Br3–/Br–波在pH=6及以下时尤为显著。在窗口范围之外，特征性的氧化还原信号消失，并出现更大的背景电流。中性至酸性条件下Cr电解质中的阴极波可归因于HER，而Br电解质中的阳极峰可能源于析氧反应（OER）、碳氧化和溴酸盐形成的某种组合。因此，测量结果证实了将阴离子电解质保持弱碱性、阳离子电解质保持弱酸性的实际必要性。 图2.在采用单一阳离子交换膜的pH解耦电池中，模拟恒电流循环期间的负极电解质和正极电解质的pH曲线，展示了通过将有效质子渗透性在两个数量级范围内变化而获得的灵敏度案例 为确定这种pH分离能否在单个CEM中被动维持，构建了负极电解质和正极电解质的零维酸当量模型。该模型包括缓冲强度、由有效渗透率（D）控制的跨膜酸当量传输、作为酸消耗负极电解质的HER和阳极酸产生正极电解质以后续展示的实验电池为指导，作者团队模拟了15mL负极电解质（1M CrPDTA，0.1M单质子缓冲液）、15mL无缓冲正极电解质和5cm²膜，基线CE为0.9946（其中79.4%的无效性归因于HER），施加电流为±200mA，且负极电解质还原被限制在理论容量的74.2%以内。在D跨越两个数量级（≈10⁻⁶–10⁻⁸ cm² s⁻¹）时，缓冲负极电解质保持碱性，在65小时内仅从约pH=9漂移至10；而无缓冲正极电解质则保持强酸性，仅因电流反转表现出循环尺度的振荡。 图3.(a)具有溴化物-3-(1-吡啶鎓)-1-丙磺酸盐（Br–SHZIT）正极材料的铬-1,3-丙二胺四乙酸（CrPDTA）电池在不同SOC下的开路电位（OCP）；(b)不同SOC下的高频及总面电阻（ASR）；(c)Br–SHZIT正极材料配方在室温及50°C下不同SOC时的功率密度；(d)溴化物–氨基磺酸钠（Br–NaSA）正极材料配方在室温及43°C下不同SOC时的功率密度 由于负极电解质和正极电解质电容之间的高度对称性，电池在50%SOC时的OCP（2.21V）接近于通过CV测得的Br3⁻和Cr³⁺的标准还原电位差（2.20V）。在SOC从50%（5.1Ω cm²；8.9Ω cm²）到67%（6.9Ω cm²；12.7Ω cm²）之间，高频和总ASR出现阶跃式增加，导致在室温下50%SOC时达到130mW cm⁻²的峰值电偶功率密度，而在更高SOC时实现的功率密度较低。 极化曲线显示，当SOC超过33%时，电压与电偶电流密度之间呈近线性关系，表明质量传输损失不显著。代入测得的OCP（2.2V）和50%SOC时的总ASR（Pmax=OCP²/(4×ASRtotal)），得出Pmax为136mW cm⁻²，与实验结果一致。因此，异常高的ASR反映了溴还原动力学缓慢以及SHZIT中的阳离子吡啶基团与CEM中的固定负电荷之间的相互作用，从而阻碍了K+的传输。为了同时解决两个问题，用磺酸钠（NaSA）替代了SHZIT，后者能形成强阴离子溴加合物；用石墨毡/碳纳米管（CNT）复合材料替代了石墨毡，该复合材料可轻微催化溴还原；用20μm的FumasepE-620 K膜替代了100μm的Selemion CEM。这些改进共同使总ASR和高频ASR降低了约50%，并将峰值功率密度从50%SOC时的130mW cm–2提高至接近100%SOC时的278mW cm–2。在与实际RFB运行相关的上述环境温度下，也可以实现更高的功率密度。将Selemion-SHZIT电池升温至50°C后，在50%SOC时，总ASR从8.9降至4.8Ω cm²，峰值功率密度则增至317mW cm⁻²。FumasepNaSA电池在43°C和100%SOC时达到534mW cm⁻²，总ASR为2.4Ω cm²。 通过采用更薄和/或更具导电性的膜以及更优的Br氧化还原催化剂，应可实现进一步的性能提升。而且，在接近中性条件下运行的CrPDTA电池已实现0.46Ω cm²的总ASR。若使用2.2V的OCP达到此ASR，理论上在无显著传质损失的情况下，可实现2.63W/cm²的创纪录功率密度。 图4.含(a)SHZIT和(b)NaSA的正极电解质中CrPDTA-Br电池的容量、CE和EE Selemion-SHZIT CrPDTA-Br电池CE在约170小时内（240循环）保持在99.3%以上，随后降至约98.8%。负极电解质的pH从8.8增加到10.3，最终正极电解质的pH为3.0。CE下降的原因尚不清楚，但非密封的正极电解质损失了约4mL，且在实验接近结束时观察到气体夹带现象，表明蒸发和流体扰动可能是导致此现象的原因。此外，还观察到在循环期间电压滞后现象增加了一倍，大致对应于ASR增加两倍（EE减半），可能是由于CEM与SHZIT中带正电的基团之间的有害相互作用所致。 核心结论 本研究证明了在CrPDTA-Br电池正常循环过程中，无需外部供氧或BPM恢复子电池，即可被动生成补偿性酸/碱通量，并在单个CEM上维持约七单位的pH差。在线GC测量支持HER作为消耗酸的负极电解质路径，而二氧化碳的增加则支持与碳氧化一致的正极侧过程。该电池在2.2V下运行，循环240小时，平均CE介于97.0%至99.5%之间，峰值功率密度达到317mW cm-2（Selemion-SHZIT，50°C）和534mW cm⁻²（FumasepNaSA，43°C）。由于本文展示的pH解耦仅依赖于质子交叉和气体析出的普遍相互作用，而不依赖于特定的CrPDTA-Br化学过程，因此为高电压水系液流电池提供了一种简单、单膜的路径，该路径应可扩展至其他电解质组合，推动ARFBs在长期储能方面实现与锂离子电池的成本竞争力。

第一作者：王碧萱 通讯作者：候利强 通讯单位：青岛科技大学 工作简介 碱性介质中缓慢的水解离动力学以及阳极析氧反应的高热力学电位，严重削弱了水电解制氢的能效。本文提出一种界面水微环境工程策略：将强亲氧性的钒原子引入镍磷化物晶格，实现催化剂–电解质界面氢键网络重构和界面水富集。系统理论模拟和原位光谱表征表明，钒掺杂剂作为电子给体优化局部电荷分布，降低四配位氢键结合水的比例，提高易解离的二配位氢键结合水和自由水的比例。得益于这种富水界面为析氢反应提供充足吸附水，并为肼氧化构建水辅助低能垒质子转移通道，钒掺杂镍磷化物/碳布催化剂仅需 249 mV 过电位即可达到 1000 mA cm-2 的碱性析氢电流密度，仅需 47 mV 即可驱动 100 mA cm-2 的肼氧化。以该催化剂作为双功能电极组装的阴离子交换膜流动电解槽，在 100 mA cm-2 下实现 0.46 V 的超低槽电压，并稳定运行超过 800 小时。 相关成果以“Interfacial water enrichment for accelerated HER kinetics and HzOR proton transfer”为题发表在Applied Catalysis B: Environment and Energy期刊上。 感谢青岛科技大学候利强老师供稿！ 本文所用 AEM流动电解槽 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》 【论文奖励】2026年8月液流电池论文奖励清单！ 【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！ 研究背景 氢能因高能量密度和零碳排放被视为可持续未来能源体系的基石。在各种制氢技术中，碱性水电解因技术成熟和可与非贵金属催化剂兼容而占有重要地位。然而，碱性介质中阴极析氢反应动力学比酸性介质慢约两个数量级，原因是需要额外水解离步骤（Volmer 步骤：H2O + e- → H* + OH-）。同时，阳极析氧反应涉及复杂四电子转移过程，需要较大过电位，使整体槽电压明显高于理论最小值 1.23 V。因此，开发高效非贵金属催化剂并耦合热力学更有利的阳极替代反应，是在安培级电流密度下降低能耗、实现高效制氢的关键途径。 近年来，用小分子氧化反应（如醇、尿素和肼氧化）替代析氧反应以实现节能制氢的策略受到广泛关注。其中，肼氧化反应（HzOR：N2H4 + 4OH- → N2 + 4H2O + 4e-）因理论电位极低（-0.33

通讯作者：张牧星 通讯单位：南京理工大学 DOI：10.1016/j.ces.2026.124750 工作简介 本研究开发了一种基于物理原理的机器学习框架，通过整合实验状态变量与源自“真实溶剂化导体类屏蔽模型”（COSMO-RS）的分子描述符，来预测电解质的密度和粘度。研究使用文献中提取的数据训练了三种典型模型，多层感知机（MLP）、支持向量回归（SVR）和极端梯度提升（XGBoost），并通过贝叶斯搜索和交叉验证进行参数调优。结果表明SVR模型展现出最佳的整体预测性能：在测试集上，密度和粘度的R²分别达到0.9997和0.9996。为评估模型在高浓度边界附近的性能，研究人员将1.83M浓度范围内的样本排除在模型训练之外，作为边界验证组；所得密度和粘度的R²分别为0.9772和0.9899，表明该模型对所研究电解质体系高浓度边界附近的样本具有良好的预测能力。特征分析表明，COSMO-RS描述符通过捕捉分子层面的相互作用，提升了预测精度，超越了单纯依赖实验参数的效果。 《2025年我司用户发表的液流电池论文合集》 研究背景 与传统电池不同，VRFB中的反应发生在液态电解质中，而电极主要作为惰性电子导电基底。因此，电解质的特性在很大程度上决定了VRFB的能量密度及其他性能。其中，密度和粘度尤为关键，因其显著影响流体力学、质量传递及泵送能耗。新鲜电解液与残留电解液之间的密度差会产生浮力，进而影响储罐内的流体动力学与混合效果，可能导致未反应电解液形成非均质区域，从而降低VRFB的能量密度。粘度影响电化学电池内的离子传输和流动阻力，从而影响传质行为、电化学性能和功率输出。此外，高密度和高粘度通常会增大压降和泵送功耗，从而降低系统的整体效率。因此，在广泛的运行条件下准确测定电解液的密度和粘度，对于VRFB的电解液设计、工艺优化及性能分析至关重要。 核心内容 1.机器学习模型的预测性能 图1.使用(a)MLP模型、(b)SVR模型和(c)XGBoost模型计算的密度值（g/cm³）与预测值对比；以及使用(d)MLP模型、(e)SVR模型和(f)XGBoost模型计算的粘度值（mm²/s）与预测值对比 在密度方面，预测值沿对角线紧密分布于约1.2–1.4g/cm³的实验范围内，表明三种模型均能高精度地预测密度值。在测试集中，SVR和MLP表现出相当的预测性能，RMSE分别为0.0008和0.0012g/cm³；相比之下，XGBoost在实验密度值约为1.25、1.30和1.37g/cm³处出现了三个明显偏离点。相应的测试集R2，SVR为0.9997，MLP为0.9994，XGBoost为0.9949。 关于粘度，SVR模型在整个粘度范围内与实验值最为吻合。MLP模型也能给出准确的预测结果。相比之下，XGBoost模型的测试集预测值分布范围较广，表明预测准确性相对较低，与SVR、MLP和XGBoost模型的测试集R²分别为0.9996、0.9980和0.9818的结果一致。结果表明所有模型都可以提供高精度的预测，其中SVR显示了最佳的整体性能。 图2.密度（g/cm³）的带符号预测误差采用(a)MLP模型、(b)SVR模型、(c)XGBoost模型；粘度（mm²/s）的带符号预测误差则采用(d)MLP模型、(e)SVR模型、(f)XGBoost模型 对于密度参数，所有模型在训练集和测试集中的残差均紧密分布于零附近，大部分误差落在±0.005g/cm³范围内。MLP和SVR模型的残差分布尤为集中，在整个数据集中未表现出明显的系统性偏差。相比之下，XGBoost模型的残差分布略宽，并在测试集中出现更多偏差。对于粘度参数，各模型之间的差异更为明显：MLP模型的测试集残差大多在±0.05mm²/s范围内，但部分测试样本的偏差接近−0.10至−0.15mm²/s；而SVR模型的残差范围最窄，大多数测试集残差值约为±0.03mm²/s。与之相反，XGBoost模型的残差分布明显宽于MLP和SVR模型，部分测试集残差值超过0.16mm²/s，表明鲁棒性弱于MLP和SVR模型。 图3.采用(a)MLP模型、(b)SVR模型、(c)XGBoost模型分析电解液密度(g/cm3)的符号误差直方图及正态拟合曲线；以及采用(d)MLP模型、(e)SVR模型、(f)XGBoost模型分析黏度(mm²/s)的符号误差直方图及正态拟合曲线 对于密度数据，三种模型在训练集上的残差分布均集中于接近零的区域，表明其预测误差较小。在测试集上，MLP的标准差(σ)为1.17×10−3g/cm3，SVR为8.27×10−4g/cm3，XGBoost为3.47×10⁻³ g/cm³；此外，XGBoost在训练集上的绝对均值残差(μ)为5.94×10⁻⁸g/cm³，小于MLP（4.9×10−6g/cm3)和SVR(7.11×10⁻⁷g/cm³），表明其对训练数据的拟合中系统性偏差可忽略不计。然而，在测试集上，SVR的μ和σ均小于MLP和XGBoost，表明其对未见数据具有更好的泛化性能。对于黏度数据，测试集上的σ分别为：MLP为0.0361mm²/s、SVR为0.0166 mm²/s、XGBoost为0.1082mm²/s；相应的μ值则均接近零，分别为−0.00468mm²/s、−0.00295mm²/s和−0.0244mm²/s。在这三种模型中，SVR再次呈现出最窄且中心最集中的残差分布，其次是MLP；而XGBoost则显示出最宽的分布范围，表明对未见数据的预测性能较弱。   2.模型评估的稳健性分析 图4. 训练集比例对测试RMSE的影响：(a)密度；(b)黏度 三种模型的测试RMSE曲线随训练比例增加而变化，表明预测性能并未受特定训练/测试比例的显著影响。在密度预测方面，XGBoost的测试RMSE随训练比例增加略有下降，而SVR和MLP则基本保持稳定；在粘度预测方面，三种模型在不同训练比例下均呈现相对稳定的趋势。   4.关于分子水平描述符贡献度的消融研究 图5.使用(a)MLP模型和(b)SVR模型计算的密度值（g/cm³）与预测值对比；以及使用(c)MLP模型和(d)SVR模型计算的粘度值（mm²/s）与预测值对比 对于密度，测试集R²在MLP中降至0.9764，在SVR中降至0.9871；而RMSE则分别升至0.0075和0.0055。粘度的性能下降更为明显，测试集R²在MLP中降至0.9466，在SVR中降至0.9710；RMSE则分别升至0.1877和0.1390。与包含物理驱动描述符的模型相比，仅基于状态参数的预测显示，密度和粘度与对角线的偏差更大。结果表明仅凭状态参数不足以完全反映电解质特性的变化。   5.描述符分析 图6.输入描述符的相关矩阵 可以看出，实验状态参数与其它描述符之间不存在显著的线性关联，表明这些特征并非线性冗余，并可能有助于构建更稳健的机器学习模型。还可以看出，密度与钒浓度（r=0.80）及硫酸浓度（r=0.94）呈正相关，表明密度受Cv和Cs变化的强烈影响。相比之下，黏度与Cv（r=0.68）和Cs（r=0.53）呈正相关，但与温度（r=−0.60）及SOC（r=−0.22）呈负相关，表明黏度不仅受浓度影响，还受温度依赖的液体摩擦以及与电化学状态相关的元素形态和溶剂化结构变化的影响。此外，密度和黏度均与若干COSMO-RS描述符呈现显著相关性，进一步佐证了分子层面信息对预测电解质性质的重要性。 图7.测试数据集中电解质密度预测的形状特征重要性：(a)MLP；(b)SVR 在密度预测方面，Shap分析结果表明Cs、Cv和温度是主要的预测指标，其影响与钒电解质预期的物理化学行为一致。较高的Cs和Cv值主要对应正向的Shap系数，表明增加硫酸和钒浓度会使模型预测值向更高密度方向偏移；相反，较高温度值则倾向于产生负向的Shap贡献，与热膨胀导致液体密度降低的现象相符。SOC对密度预测的贡献较弱且更依赖于模型参数，说明体密度主要受溶质浓度和温度的影响，而非电化学状态的变化。 图8.测试数据集中电解质粘度预测的形状特征重要性：(a)MLP；(b)SVR 关于黏度预测，温度的贡献最大，高温样本主要对应于负SHAP，低温样本对应于正SHAP。与物理预期一致：温度升高可增强分子及离子迁移率，从而降低流动阻力；相反，较高的Cv和Cs通常会增大预测黏度，可归因于浓度较高的电解质中更强的离子–离子及离子–溶剂相互作用。SOC对黏度的影响也比对密度的影响更为显著，表明在充放电过程中，钒的价态变化及其伴随的水合/溶剂化结构变化对液体摩擦的影响比对总体密度的影响更为敏感。   6.避免进行高浓度边界验证 图9.电解质保留数据的预测结果：(a)电解质粘度，(b)电解质密度，(c)非电解质粘度，(d)非电解质密度 MLP和SVR两种模型不仅能准确反映不同条件下密度与粘度的变化趋势，还能提供相对精确的定量预测。在粘度预测方面，两种模型在20℃和30℃时均与实验数据高度吻合；而在10℃时，MLP模型在低SOC区域的预测偏差较大，而SVR模型在同一条件下表现更优。总体而言，SVR模型的粘度预测精度略高。对于密度预测，两种模型性能相当，均能较好地捕捉密度随SOC变化的平滑趋势：MLP模型在部分低SOC区域的表现稍胜一筹，而SVR模型在整个SOC范围内均能保持较高的预测一致性。不过这些差异微乎其微，两种模型对保留数据集均展现出出色的预测稳定性。 核心结论 本研究开发了一种基于物理原理的机器学习框架，利用COSMO-RS衍生的分子描述符来预测VRFB电解质的密度和黏度。通过将实验状态参数（包括钒和硫酸浓度、温度及荷电状态）与基于物理的分子信息相结合，所得模型实现了较高的预测精度。由此得出以下结论：。 1）所有三种基于物理原理的机器学习模型均能以较高的精度预测密度和黏度值，表明将机器学习应用于VRFB电解质的热物性预测是可行的。其中，SVR模型的整体性能最佳，其在测试集上的R²对于密度和黏度分别为0.9997和0.9996；2）与MLP和SVR相比，XGBoost在当前数据条件下测试性能较弱，且分组间的变异性较大，尤其是在黏度预测方面；3）对包含与不包含物理驱动描述符的模型进行比较，证实了由COSMO-RS衍生的描述符能够提供超越实验状态变量的有用分子级信息；4）保留的高浓度样品为所开发模型提供了额外的边界验证。对1.83M钒电解液的良好预测性能表明，模型能够准确描述接近所研究体系浓度上限范围内的样品；而对于超出定义适用范围的样品，则需谨慎解读其预测结果。 总体而言，所提出的基于物理原理的机器学习框架为在研究参数范围内估算钒电解质的热物理性质提供了一种快速且可解释的方法。通过进一步的数据扩展与验证，该框架可推广至更广泛的氧化还原液流电池电解质体系。