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通讯作者：卢怡君 通讯单位：香港中文大学 DOI：10.1021/acsenergylett.6c02652 工作简介 本研究将电流密度确定为影响循环寿命的关键因素，并阐明了由硫沉积引起的降解机制。提高电流密度会同时加速多硫化物交叉渗透，并促进致密硫沉积物的形成；沉积物会阻塞离子传输路径，导致电池迅速失效。基于此机理认识，本研究采用一种表面活性剂添加剂来调控硫的成核与生长，从而将多硫化物/亚铁氰化物 RFBs的循环寿命从30次循环延长至60mA cm−2条件下的500次以上。本研究阐明了电流密度和硫形貌是决定多硫化物RFBs降解的关键因素，并为开发耐用且高倍率的多硫化物基RFBs提供了设计原则。 《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 由于成本低且硫资源丰富，多硫化物液流电池正逐渐成为大规模储能领域极具前景的候选技术。然而，多硫化物基RFB的功率输出通常显著低于VRFB，长期循环性能通常仅在40 mA cm−2或更低时才能实现。迄今为止，多硫化物液流电池在高于100mA cm−2下实现稳定长期运行尚未得到证实，而内在机制也仍知之甚少。知识空白引出了两个基本问题：电流密度如何影响多硫化物液流电池的寿命？何种降解机制主导了最终失效？ 核心内容 图1.(a)基于多硫化物的RFBs工作原理及所提出的降解途径示意图；(b)S-Fe RFBs在20至80mA cm−2范围内的循环稳定性（10mL 1M K2S4溶于1M KOH中，与50mM FMN-Na|Nafion 117膜|20mL 0.5 M K4Fe(CN)6溶于1MKCl组成体系）；(c)S-Fe RFBs中循环次数与电流密度之间的关系 作者团队首先研究了多硫化物–亚铁氰化物RFB（S-Fe RFB）中电池循环寿命与电流密度之间的关系，其中负极电解液为1M K2S4，50mM FMNNa作为分子催化剂，正极电解液为0.5M二茂铁电解液。使用商用Nafion 117阳离子交换膜时，电池循环寿命对工作电流密度表现出明显的依赖性，较高的电流密度会导致电池衰减显著加快（在20mA cm⁻²下运行的电池可超过60次循环，而在80mA cm⁻²下运行的电池则少于20次循环）。当以时间为基础进行评估时，此趋势更加明显。 为排除由离子传输路径堵塞引起的膜失效，将循环使用的膜重新置于由新电极和电解质组成的全新电池中。恢复后的容量与初始电池相当，表明膜并非电池失效的原因；进一步，在60mA cm−2下将Nafion 117替换为一种可抑制交叉渗透的增强型离子选择性膜（CRIS膜）。此处使用的CRIS膜由Nafion 117基底（183μm）涂覆一层厚度约为5−7μm的碳层构成；配备CRIS膜的电池在超过100次循环后仍未出现容量衰减（而Nafion 117电池仅能维持约20次循环）。结果表明抑制多硫化物交叉渗透可显著改善循环稳定性。然而，仅凭交叉渗透本身尚不足以充分解释高电流密度下失效加速的现象。在以交叉渗透为主导的体系中，提高电流密度会缩短每个充放电循环的时长，从而降低每循环的交叉渗透损失；从原理上讲，应能延长循环次数。因此，本文观察到的相反趋势表明还存在一种与电流密度强耦合的额外降解途径。 图2.(a)未循环或在不同电流密度下循环12小时后负极电解液的UV−vis光谱；(b)RFBs中不同电流密度下的平均K2S4交叉速率；(c)正极侧碳毡循环12小时后的光学图像；正极侧碳毡在(d−f)20mA cm−2或(g−i)60mA cm−2下循环12小时后的SEM图像 在300 nm和365 nm处分别对应K2S2和K2S4物种的特征吸收峰，显示出浓度与施加电流密度之间的趋势关系。经过12小时恒流循环后，紫外–可见光谱显示在80mA cm−2下循环的电池多硫化物浓度显著降低，而在低电流密度20mA cm−2下循环的电池吸光度仅轻微下降。定量分析表明交叉渗透速率与工作电流密度之间呈近似线性关系。而且，即使在12小时静置（无充放电过程）后，仍可观察到多硫化物浓度的可测量下降，表明存在由基线交叉渗透驱动的固有液体通量和浓度梯度。因此，恒流操作下观察到的额外交叉渗透现象表明存在电流依赖性的传输贡献，很可能与施加电场下的离子迁移有关。因此，多硫化物的交叉行为可以分解为两个不同的组成部分：静态迁移和电场驱动迁移，其中前者受浓度梯度的控制，而后者受电流密度的控制。 光学图像和扫描电子显微镜（SEM）图像显示，在相同循环时间下，采用较高电流密度循环后，硫的积累量显著增加。在低电流密度下，硫沉积物以离散的、体积较大的颗粒形式分布于碳纤维表面。相比之下，高电流密度循环则会产生更细且分布更密集的硫沉积物，沉积物沿碳纤维的纵向延伸，从而实现更广泛的表面钝化。然而，由于多硫化物交叉渗透在高电流密度下也更为明显，因此有更多硫可用于沉积。此现象引发了一个疑问：高电流密度下电池失效加速是否仅仅是由于多硫化物交叉渗透增加，进而导致硫积累加快所致？如果确实如此，则应存在一个关键的硫积累阈值；一旦超过该阈值，无论施加何种电流密度，电池都会发生失效。 图3.(a)S-Fe RFBs在10和80mA cm−2下循环的稳定性（使用1M […]

通讯作者：付永柱 通讯单位：郑州大学 DOI：10.1038/s41893-026-01970-0 工作简介 本研究报道了一种可回收的基于寡聚二硫键的阳极电解液，其中稳定的硫–硫键充当氧化还原活性位点。阳极电解液通过钾形式内源性硫辛酸开环聚合合成，为高浓度氧化还原活性物质的规模化制备提供了可行路径。结合磺化钴酞菁催化剂，寡聚二硫键阳极电解液在50mA cm−2下可实现128 Ah l−1的容量密度，且材料利用率达95.5%。采用硫–硫键浓度为0.25M的碳包覆磺化聚醚醚酮膜时，该电池在2200次循环后仍能保持98.1%的容量，且在100mA cm−2下维持约70%的EE。进一步，在63Wh的电池电堆中验证了该化学体系的可扩展性和闭环可回收性。本研究结果证实，寡聚二硫键可作为一种稳健的循环氧化还原平台，为构建更具资源效率和可持续性的电网级储能系统提供了途径。 《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 水性氧化还原液流电池（RFBs），例如全钒RFBs，已在百兆瓦量级中实现应用。全钒RFBs在可再生能源（如太阳能和风能）的电网储能领域发挥着关键作用。然而，目前的阳极电解液材料存在成本高、容量密度低且耐久性短等问题，导致RFBs难以实现更广泛的市场普及。具有可调结构特征的电活性有机分子为可持续阳极电解液提供了极具前景的解决方案。目前，研究人员已投入大量精力研究具有双键电活性位点（如C=O和C=N）的分子；这类分子可显著改善有机阳极电解液的性能，包括容量、稳定性和材料利用率。尽管如此，要同时实现高容量、近乎零的副反应、优异的稳定性以及低成本仍具有挑战性。此外，有机阳极电解液分子作为可再生材料，其可回收性尚未得到验证。然而，不可回收的活性材料会带来使用末期问题，例如环境污染和原材料浪费；而可回收材料则不存在此类问题。在此背景下，开发兼具优异性能和闭环可回收性的有机阳极电解液分子既极具价值，也极具挑战性。 核心内容 1.可回收阳极电解液的表征 图1.寡聚二硫化物及阳极电解液的表征 硫辛酸（TA）的偶极矩较低，为6.9D，且水溶剂化自由能（∆Gs）较高，为−11.6kJ mol−1，导致其水溶性较差（<5mM）。相比之下，硫代癸酸钾（PT）和寡聚（二硫键）物质表现出显著的偶极矩（>25.9D）和极低的水平水∆Gs（<−76.5kJ mol−1），从而具有优良的亲水性。正如预期，TA单体基本上不溶于水，会形成独立的固相。引入定量KOH后，TA单体完全消失并形成均相溶液，其中62mg TA对应的S–S键浓度约为0.1M。 作者团队制备了三种S–S键浓度范围为0.25至1M的均质阳极电解质。在在1H核磁共振（NMR）谱中，约在2.8ppm处出现一个峰，归因于PT的开环聚合；三种阳极电解质即使在1M浓度下仍表现出较低的黏度（<5mPa s），是实现高容量且具有流动性的阳极电解质的理想特性。 基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱（MALDI-TOF-MS）证实了寡（二硫化物）的环状拓扑结构。观察到的m/z峰系列与聚合度PT范围为3至22的寡聚（二硫化物）高度吻合，且相邻两个峰之间的差值恰好等于TA的分子量（206）。所得寡聚（二硫化物）的分子尺寸大于PT单体；例如，六聚体的分子尺寸为14.8× 17.9×28.9ų，有利于减少材料通过离子传导膜在RFB中的交叉渗透。   2.分子钴催化性能 图2.单价分子钴催化 与其他活性位点（如C=O和C=N）不同，S–S键的可逆电化学转化需要克服较高的能垒，导致反应动力学较差。循环伏安法证实S–S还原峰与形成峰之间的电位差为1.3V。为此，作者团队制备了原始酞菁（Pc）和金属酞菁（MPc，其中M是Co、Ni、Cu或Zn）改性的石墨毡作为催化活性电极。但考虑到规模化电极制备的复杂性，作者团队随后引入了一种水溶性工业级SCoPc，其双向催化能力与CoPc相当。CoPc与SCoPc在催化剂性能上的微小差异源于催化剂负载方法的不同。使用SCoPc时，S–S还原峰与形成峰之间的分离度减小至0.7V，相应的Tafel斜率分别降至81和165mV dec−1。 经计算，氧化还原动力学增强原因可分为两部分。其一，SCo(I)Pc的存在通过增强活性分子在碳电极上的范德华相互作用，将PT在碳电极上的吸附能从−0.61eV降至−2.15eV，从而有利于电子从电极向PT的转移。其二，SCo(I)Pc将PT电化学转化的所需能垒从195.9kJ mol⁻¹降至164.1kJ mol⁻¹，归因于SCo(I)Pc的富电子特性，可有效活化S–S键。两种特性共同促进了PT在电极表面的反应活性。活性材料还可通过动态化学反应在材料与配合物的电极界面处发生转化，反应的能垒低至31.38kJ mol⁻¹。   3.RFB性能 图3.RFB性能 不含SCoPc的RFB在多种电流密度下均表现出较大的过电位，导致EE较低，例如，在20mA cm−2时EE为54.7%。正如预期，SCoPc（浓度为1.5mg ml−1）显著提升了RFB的倍率性能；例如，在20mA cm−2时EE提升至80.3%。此外，当SCoPc浓度增至3mg ml−1后，倍率性能并未进一步改善；而当SCoPc浓度降至0.1和0.5mg ml−1时，两种RFB的倍率性能均有所下降；因此，后续RFB测试选用1.5mg ml−1的SCoPc浓度。 基于寡聚二硫化物的RFBs，其S–S键浓度为0.25M和1M（电子浓度为2M）时，在SCoPc存在下表现出优异的循环稳定性和接近100%的CE。具体而言，0.25M S–S键的容量保持率超过1000次循环（超过25天）为97.5%，且稳定EE>60%。1M S–S键的容量保持率超过1000次循环（超过70天）为95.7%（每次循环容量衰减为0.0041%，每天为0.06%），且稳定EE>60%。在50°C时，S–S浓度为1.5M的寡聚二硫化物RFBs表现出比25°C时更高的EE（>65%），在超过100次循环后容量保持率为98.4%。对循环后的阳极电解液进行¹H NMR和MALDI-TOF-MS分析，共同证实了寡聚二硫化物过程具有稳定、可逆的电化学转化，且无副反应。随后，作者团队评估了一种以高浓度寡聚二硫化物为基础的负极电解液（2.5M的S–S键）的电化学性能，其理论容量可达134Ah l−1。结果表明基于该负极电解液的RFB实现了128Ah l−1的可逆容量，材料利用率达95.5%；容量保持率为97.6%；在循环50天（>250次循环）期间，容量保持率稳定在>60%以上（相当于每天容量衰减0.047%）。 图4.升级应用与回收

第一作者：雷江鹏、吴雅婷 通讯作者：张绘、齐涛、谢杨洋 通讯单位：中国科学院赣江创新研究院 DOI：10.1016/j.cej.2026.183345 工作简介 氧化还原液流电池在运行过程中存在活性物种交叉渗透问题，传统石墨毡(GF)电极的亲水性和催化性能不理想，导致反应动力学减慢、极化增大。本研究首先通过混合电解液体系对铕–铈液流电池电解液进行优化，以缓解活性物质交叉扩散(Eu-Ce mRFB)。在50 mA cm-2电流密度下库仑效率（CE）达到97.59%，容量衰减率仅为0.30%。此外，通过电化学沉积铋合成了具有高催化活性的复合电极(Bi/GF)。Bi/GF-1.0电池在80 mA cm-2电流密度下表现出较高的能量效率，最大放电容量为143.9 mAh。在300次循环后仍保持83.2%的高能量效率和极低的单圈容量衰减率(0.20%/圈)。 感谢中科院赣江创新研究院张绘团队（第一作者：雷江鹏）供稿！ 本文所用 螺栓型液流单电池测试夹具（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》 【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 液流电池的电解液是储能和电荷转移的载体，在整个电池体系中占据着十分重要的地位。但目前市面上的液流电池多采用单一电解质体系，存在着活性物质溶解度有限，工作过程中易发生析氢、析氧副反应，导致性能下降等不利影响。此外，电解液在循环流动以及充放电过程中不可避免存在活性物质跨膜跃迁，这会引起严重的自放电现象，导致容量衰减速度加快。此外，液流电池的电极作为发生氧化还原反应的核心场所，是决定电池性能的关键构件。但当前多数液流电池采用的是碳基电极，如普通石墨毡等。这些常规电极存在亲水性弱、电催化活性不足、表面活性位点密度低、反应动力学迟缓等问题。 核心内容 1.采用混合电解液体系  图1.混合电解液的物化性质 在室温下对不同浓度铈铕混合电解质的电导率和粘度进行测量。综合考虑，认为0.45 M Eu/Ce混合电解质具有更高的电流密度和最小的粘度。峰电流值反映了电化学反应的速率和活性物质的浓度，峰电位差反映了电化学反应的可逆性和动力学特性。在混合活性物质状态下，铕离子和铈离子的氧化还原峰的峰电位差有所增大，氧化还原峰值电流略有降低。氧化还原峰电流密度的比例仍然接近1，变化很小，电解质仍表现出良好的氧化还原可逆性。在混合活性物质体系下，电解液的欧姆阻抗显著大于相同活性物质浓度的单一组分电解液。这是由于混合电解液粘度的较大，导致离子传输速率降低。而电荷转移阻抗变化较小，说明电解液中额外加入的物质不会对原本的电催化活性带来干扰。 图2.混合电解液的电池性能 电池进行充放电循环实验，Eu-Ce RFB和Eu-Ce mRFB平均CE分别为96.58%和97.59%，混合电解液体系的CE略有升高是由于正负极相同的电解液组分平衡了两侧的浓度差和渗透压，减少了电解液交叉污染。除此之外，CE升高还可能是由于电解液粘度的增加导致H+扩散速率降低，减少了HER副反应的发生。Eu-Ce RFB和Eu-Ce mRFB平均VE分别为93.91%和90.77%，这是由于混合电解液溶液流动阻力增加，离子传输速率降低，导致体系极化过电位的增加。Eu-Ce RFB和Eu-Ce mRFB平均EE分别为90.70%与88.58%，相差较小。Eu-Ce RFB在经过100圈循环后，由于正负极电解液中活性离子严重的的交叉污染，放电容量从初始的69.56 mAh衰减至13.6 mAh，单圈容量损失高达0.80%。反观Eu-Ce mRFB，初始放电容量为66.00 mAh，循环100圈后放电容量仍有45.98 mAh，单圈容量损失率仅0.30%。从Eu-Ce RFB和Eu-Ce mRFB在第1次、第50次和第100次循环的充放电曲线来看，Eu-Ce RFB的电极液正负极两侧的活性物质的种类不同，较大的浓度差驱动活性离子跨膜迁移到另一侧，即Ce离子向负极电解液迁移，Eu离子向正极电解液迁移。电解液中的活性物质浓度降低，电化学反应速率受到限制，从而导致极化的增大，容量降低。而Eu-Ce mRFB的电极液正负极两侧的活性物质的种类与浓度相同，平衡了两侧的浓度差，有效减缓了活性物质交叉扩散的趋势。观察0.45 M Eu-Ce RFB和0.45 M Eu-Ce mRFB在50

第一作者：张佳可 通讯作者：徐谦 通讯单位：江苏大学能源研究院 DOI：10.1016/j.cej.2026.183461 感谢江苏大学徐谦团队供稿！ 工作简介 在“双碳”目标与高比例可再生能源并网的背景下，水系氧化还原液流电池（aqueous redox flow batteries, ARFBs）凭借功率与容量解耦、本征安全、循环寿命长等优势，成为大规模长时储能的重要候选技术。然而，从活性分子筛选、膜/电极/流场等关键部件设计，到电池状态监测与系统管理，ARFBs 研发全链条长期受困于实验试错成本高、多物理场耦合复杂、运行状态难以精准感知等瓶颈。近年来，机器学习（machine learning, ML）凭借其强大的非线性拟合与跨尺度建模能力，正在以前所未有的速度重塑水系液流电池的研究范式。 近日，江苏大学能源研究院徐谦课题组，在国际权威期刊 Chemical Engineering Journal 上发表题为“From Molecular Discovery to System Management: A Mini-Review on Machine Learning Driving Full-Cycle Optimization of Aqueous Flow Batteries”的Mini-Review。该综述以分子发现—硬件优化—系统管理为主线，系统梳理了机器学习在水系液流电池全生命周期中的最新进展：在材料层面，总结了氧化还原电位、溶解度、pKa 等关键性质的高精度预测与高通量筛选策略，并讨论了大语言模型辅助分子设计、机器人主动学习闭环研发以及纳米光子传感等前沿方向；在硬件层面，归纳了膜组成与制备工艺、多孔电极微观拓扑、流道几何与流体动力学的代理建模与拓扑优化；在系统层面，评述了荷电状态（SOC）与健康状态（SOH）的数据驱动估计、物理信息神经网络（PINN）、高保真代理模型与数字孪生（digital twin, DT）的构建路径。文章进一步批判性地指出了当前研究中“计算数据偏倚”“跨体系泛化不足”等共性问题，并展望了多源多精度数据体系、物理—数据融合建模、边缘计算与技术经济分析（TEA）深度融合等未来方向。本综述不仅可作为从事水系液流电池与机器学习交叉研究人员的入门参考，也为从材料到系统的全链条智能研发提供了清晰路线图。 《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 进入21世纪以来，全球经济快速发展带来能源需求的持续攀升，而化石能源的大量消耗又引发了一系列环境问题[1]。在“双碳”目标牵引下，太阳能、风能等可再生能源受到前所未有的关注[2]。然而，风光发电固有的间歇性与波动性给电网安全稳定运行带来了严峻挑战，迫切需要可靠的大规模储能技术在时间与空间上实现能量迁移[3]。在众多储能技术中，氧化还原液流电池因其容量与功率解耦、本征安全、循环寿命长等特点，被认为是长时储能领域最具前景的技术路线之一[4]。与非水系液流电池相比，水系体系以水为介质，电解液成本低廉、安全性高、环境友好，更适合大规模工程化部署。但水系体系自身也面临一系列本征难题：电化学窗口窄、能量密度受限、热力学稳定性不足；在强酸性或强碱性条件下，pH 与电位之间存在强烈耦合；高浓度盐溶液中物理传输与水合效应复杂；水解、聚合、活性物种化学降解等副反应不可避免，往往导致电解液稳定性恶化与容量快速衰减[5]。从研发范式来看，水系液流电池的材料开发已经从早期爱迪生式的实验试错，逐步过渡到基于密度泛函理论（DFT）的高通量计算筛选，标志着研究由经验探索走向微观理论指导[6]。然而，面对广袤的分子化学空间以及 pH-电位耦合、水合效应等复杂问题，高精度物理模型的计算效率已难以满足长时储能材料快速迭代的需求，计算资源瓶颈日益凸显。在此背景下，机器学习作为一种新兴的数据驱动研究范式应运而生。它能够从实验与计算数据中挖掘隐含的复杂非线性关系，突破传统方法的算力约束，并有望贯通从微观材料设计、介观结构优化到宏观系统管理的完整研究链条[7]。 过去五年间，人工智能研究与应用进入爆发期，尤其是 2022 年底 ChatGPT 的发布，进一步展示了 AI 加速科学发现与自主实验设计的潜力。作为人工智能的核心分支，机器学习被逐步引入液流电池领域，并极大推动了储能系统的发展。早期研究主要聚焦于搭建总体框架与展望未来：2022 年，Li 等[8]首次系统总结了机器学习应用于氧化还原液流电池的核心工作流程（图1a），重点讨论了先进数据算法在加速有机液流电池活性分子高通量筛选（电位、溶解度、稳定性等性质）、电极结构与隔膜优化、钒液流电池系统性能预测中的关键作用，并前瞻性地指出了数据质量、多源数据偏倚与模型可解释性等基础性挑战。这一开创性工作虽建立了机器学习在液流电池中的一般范式，但当时研究深度有限，多局限于单一环节或单一部件的初步预测，贯通材料—硬件—系统的系统性框架尚未形成。 进入 2024 年，相关研究向材料发现、硬件创新与系统管理三个方向并行深入推进。在材料领域，Tang 等[9]阐述了高通量计算筛选与机器学习在液流电池材料开发中的深度融合（图1b），展示了量子机器学习、强化学习与各类生成式模型如何在微观、介观、宏观多尺度上实现材料的快速发现与优化，强调 DFT 计算、分子动力学模拟与实验数据的多源协同。在硬件领域，Pan 等[10]聚焦大容量储能电堆创新，分析了电解液、流场、电极与膜组件的最新设计进展，讨论了电堆内部电流分布不均与热管理等工程挑战，并提出面向大容量液流电池系统的集成优化方案（图1c）。与此同时，Zhu 等[11]针对以往研究“重材料、轻系统”的不足，在单电池、电堆与系统三个层级对液流电池进行了分层综述，重点总结了运行参数监测、状态估计算法以及热/水管理策略，旨在通过优化电池管理系统（BMS）提升液流电池的运行稳定性与服役寿命。 2025 年以来，研究范式进一步从孤立应用走向自适应建模与全系统集成。Zheng 等[12]阐明了从传统数值建模向自适应 AI 建模转变的必然性，系统展望了 AI 赋能液流电池建模与管理的全景（图1d），重点讨论了 AI 在实时动态状态估计与自适应管理策略中的应用，并批判性地分析了 AI 模型在复杂实际工况下的鲁棒性。Yadav 等[13]进一步将研究范围拓展至微电网场景，系统阐述了人工智能、数字孪生与物联网（IoT）的集成机制，不仅探讨了这些前沿技术在提升液流电池能量管理系统（EMS）效率中的重要作用，还强调了其在电网级功率响应、故障诊断与网络安全防护中的应用潜力。 尽管已有综述从不同角度对氧化还原液流电池进行了较为全面的综述，但专门面向水系液流电池（ARFBs）全生命周期研究的工作仍然较少。此外，当前机器学习文献在不同电池化学体系间分布并不均衡：分子性质预测、材料筛选与电解液设计的研究主要集中于水系有机液流电池（AORFBs），而钒基、铁基液流电池的相关工作则更多集中在电极、流场与系统级优化。有鉴于此，本综述系统梳理了机器学习在水系液流电池中的最新进展，覆盖材料发现、膜/电极/流场等硬件优化、电池状态估计与系统管理四大板块，并重点突出了机器学习在应对水系本征瓶颈（pH-电位耦合、溶解度—电位权衡、副反应抑制）中的核心驱动作用。 图1：机器学习在氧化还原液流电池中的研究范式演化与全链条赋能多维度全景。(a) 基础算法层[8]；(b) 材料层面[9]；(c) 硬件与系统管理[10]；(d) 基于自适应AI建模的未来智能管理与发展趋势[12] 核心内容 一、活性材料与电解液：从高精度性质预测到闭环智能研发 在水系液流电池的材料开发中，电解液活性分子的多维物理化学性质直接决定系统的能量密度与稳定性。传统实验试错与量子化学计算普遍存在成本高、周期长的问题。作为新兴的数据驱动技术，机器学习凭借强大的非线性拟合与跨尺度特征映射能力，已成为加速电解液分子性质高精度预测的关键工具。 （1）高精度性质预测。为从浩瀚化学空间中快速筛选候选分子，研究者首先建立了面向核心电化学性能的精准预测模型。Sorkun 等[14]开发了名为 RedPred 的机器学习模型，通过提取复杂的分子拓扑描述符并采用集成学习算法，实现了对大量水系有机电解液氧化还原电位的超快评估，均方根误差（RMSE）仅为 0.07 V。然而，传统隐式溶剂模型在处理复杂支持电解质环境时面临参数化困难。为克服单一黑箱模型在跨尺度物理量预测中的局限，Wang 等[15]进一步开发了 MLP-MLMD 框架，将机器学习势函数（MLP）与分子动力学相耦合，结合高精度神经网络势函数与自由能采样，使有机分子标准热力学势的预测精度可与全量子化学计算相媲美，并实现了对水溶液体系中酸解离常数（pKa）的高精度定量计算。 除分子本征电化学性质外，电解液的热物理流变性质对系统实际运行同样关键。Kanti 等[16]采用可解释集成学习算法最小二乘提升树（LSBoost），分别预测了钒液流电池中氧化石墨烯/MXene 杂化纳米流体的热导率、电导率与黏度，并借助 SHAP 值进一步揭示了温度与纳米颗粒浓度对流变行为的非线性影响规律。主流预测模型的系统对比详见原文 Table

第一作者：郑科宇 通讯作者：元家树、夏永姚、夏永高 通讯单位：中国科学院宁波材料技术与工程研究所、宁波工程学院、复旦大学 DOI：10.1038/s41467-026-78696-2 工作简介 退役磷酸铁锂（LiFePO4，LFP）电池正在形成规模可观的二次锂资源，但传统回收路径通常先将锂转化为碳酸锂或氢氧化锂，再经后续工序制备电池材料，难以兼顾回收效率、产品附加值与流程简化。针对这一问题，中国科学院宁波材料技术与工程研究所和宁波工程学院合作团队提出氧化还原介体辅助的闭环升级回收策略，将废旧LFP粉末中的锂直接转化为可调控的薄金属锂电极。该工艺利用可再生的TMAPO介体促进固液界面脱锂，同时在负极沉积金属锂，获得具有预形成固体电解质界面（SEI）的致密电极。论文报告约98%的最终锂提取率；所得回收锂在1 mA cm-2/1 mAh cm-2条件下可支持对称电池运行超过1200 h，组装NCM811软包电池后循环400次容量保持率为88.8%。成果发表于《Nature Communications》，为锂资源回收与高性能负极制造的协同提供了新的研究路径。 感谢中科院宁波材料所夏永高团队—通讯作者：元家树老师供稿！ 本文所用 液流电池反应器（流动池） 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 随着新能源汽车装机规模扩大，第一批动力电池逐渐进入退役阶段。废旧LFP中的锂含量高于常见原生锂矿，具有可观的资源回收价值。现有火法工艺通常需要较高温度，湿法路线则涉及浸出、沉淀、蒸发及结晶等操作，带来能源与药剂消耗。已有电化学回收技术虽提供了替代思路，但部分方法依赖电极表面的反应界面；采用水系介体回收时，终产物也通常是LiOH或Li2CO3等锂盐，难以直接制成金属锂电极。 另一方面，薄金属锂负极有望用于高能量密度电池，但常规锂箔制备仍需后续加工，且金属锂在反复沉积/剥离中容易出现体积变化、SEI破裂及枝晶生长。因此，本研究希望将“粉末脱锂—锂金属电沉积—界面形成”整合在一个可循环体系中，同时调节锂沉积形貌，使回收产物不仅可用，而且具备良好的电化学稳定性。需要说明的是，论文主要以模拟退役LFP粉末开展体系研究，并补充了实际退役粉末的提锂验证。 核心内容 1.氧化还原介体耦合固液脱锂与金属锂沉积 – 图1.氧化还原介体辅助的LFP升级回收与薄锂电极制备策略 研究构建了由固液反应器和电化学反应器组成的循环体系。在电化学反应器正极，4-乙酰氨基-2,2,6,6-四甲基哌啶-1-氧自由基（TMAPO）失电子生成TMAPO+；进入固液反应区后，TMAPO+氧化LFP中的Fe2+，使LiFePO4转化为FePO4，并释放Li+，介体则还原为TMAPO并循环使用。Li+经隔膜迁移，在负极铜箔表面得电子沉积为金属锂。由此将反应位置从电极表面拓展至粉末—溶液界面，避免先获得锂盐再进行金属锂制备。 循环伏安结果表明，TMAPO的氧化还原电位约为3.58 V（vs. Li+/Li），高于LFP的约3.43 V，为介体氧化脱锂提供热力学依据。在40 mM TMAPO体系中，运行电压约3.6 V，论文报告的锂回收能耗为14.09 kWh kg-1 Li。XRD和XPS表征显示，脱锂后LFP特征峰消失并出现FePO4特征信号，Fe的价态由Fe2+转向Fe3+。在实际退役LFP粉末的动力学实验中，0.1 M TMAPO条件下约2 min时提锂率为94.14%，最终约98%，说明介体可实现较快的固液反应。   2.致密回收锂的形貌调控与预形成SEI 图2.回收锂的形貌、界面化学组成与力学性质 通过调节阳极电解液组分与锂沉积条件，研究获得了较致密的“类岩石”颗粒堆积结构。对于面容量4.14 mAh cm-2的回收锂，截面厚度约50 μm；改变沉积时间可以调节锂层厚度和面容量，调整电解液体系还可获得不同颗粒形态。与通常需要后续处理的金属锂箔相比，该策略将沉积形貌调控直接嵌入资源回收环节。 XPS深度分析和TOF-SIMS三维成分映射表明，回收锂表面存在以LiF、Li2CO3及Li2O等为主要组分的预形成SEI。商业锂与回收锂短暂暴露于湿空气后都会产生表面反应，但回收锂的OH–信号更多局限于外层，表明该界面可以降低水分向深层渗入。24%相对湿度下，商业锂在60 s后外观明显变黑，而回收锂在90 s内基本保持原有形貌。气相色谱测试得到回收锂活性锂含量为93.6%；AFM测得其表面平均杨氏模量为8.2 ± 0.8 GPa，为维持界面机械完整性提供支撑。

第一作者：代鹏程 通讯作者：代鹏程、巩亮 通讯单位：中国石油大学（华东）新能源学院 DOI：10.1016/j.cej.2026.183370 工作简介 本文提出一种界面化学锚定策略：通过氨气热处理，在CeO2纳米颗粒与石墨毡（TGF）之间构筑了一个强大的 Ce–N–C 界面化学键，形成连接二者的“分子桥梁“。该策略不仅显著提高了界面结合力，有效抑制催化剂的脱落与失活，还增加了 CeO2中氧空位的浓度，从而强化对铬离子的吸附并加速 Cr³⁺/Cr²⁺ 氧化还原反应动力学。测试结果表明，改性电极N-CeO2-TGF的铬离子氧化峰电流密度达到112 mA cm⁻²，约为TGF的4倍，电荷转移电阻降低至0.032 Ω。在铁铬液流电池中，该电极在100 mA cm⁻²下的能量效率达到84%，在200次循环中仍保持约84%的能量效率，且循环后表现出更优异的CeO2颗粒保留能力，有效缓解了长期运行过程中的催化剂脱落问题。 感谢中国石油大学（华东）代鹏程团队—张涛供稿！ 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》 【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 铁铬液流电池（ICRFBs）因成本低、安全性高及铁盐、铬盐资源丰富，在大规模储能领域具有良好的应用前景。然而，负极 Cr³⁺/Cr²⁺ 氧化还原反应动力学缓慢，容易引起较大的电化学极化，并加剧析氢副反应，从而降低电池能量效率并加速容量衰减。二氧化铈（CeO2）催化剂因具有丰富的氧空位和良好的催化活性，常被用于改善液流电池的电极反应动力学。然而，其与石墨毡基底之间的界面结合力较弱，在强酸性电解液的长期冲刷和高电流密度的运行条件下容易发生催化剂的脱落与失活，进而导致电极性能衰减。因此，如何在加速 Cr³⁺/Cr²⁺ 反应动力学的同时，增强CeO2催化剂与碳基底之间的界面结合力及长期稳定性，是提升铁铬液流电池性能亟待解决的关键问题。 核心内容 1.合成策略与形貌特征 图1.(a) N-CeO2-TGF的合成策略示意图；(b–d) TGF、CeO2-TGF、N-CeO2-TGF的SEM图像；(e–h)N-CeO2-TGF中C、Ce、N、O的EDS元素分布图。 如图1c所示，经水热法负载二氧化铈并经过氩气退火后，CeO2-TGF表面出现不规则、局部团聚的CeO2。而图1d中经NH₃ 退火得到的N-CeO2-TGF，CeO2颗粒分布更均匀、近球形，表明氨气处理抑制了团聚并促进了颗粒重构。EDS证实C、Ce、N、O在碳纤维骨架上共存且空间分布均匀，证明N-CeO2-TGF 电极材料的成功合成。接触角测试（图S2）显示，修饰后的电极亲水性显著改善，有利于电解液的传质与渗透。   2.物相结构与成键分析 图2.(a) TGF、N-TGF、CeO2-TGF、N-CeO2-TGF的XRD图谱；(b)对应样品的拉曼光谱；(c–f) N-CeO2-TGF与CeO2-TGF的高分辨XPS光谱（Ce 3d、O 1s、N 1s、C 1s） 图2a中所有样品显示出了石墨的(002)与(100)衍射峰，CeO2-TGF与N-CeO2-TGF均出现立方萤石结构CeO2的特征峰（PDF #43-1002），表明CeO2颗粒的成功负载，且N-CeO2-TGF的CeO2峰更强；(002)峰向低角度轻微偏移，与氮掺入导致层间距增大一致。图2b中Raman ID/IG比值从TGF的1.07依次升至N-TGF的1.18、CeO2-TGF的1.45、以及N-CeO2-TGF的1.52，表明缺陷密度持续增加，有利于活性位点形成。对图2c-f进行了成键分析，XPS显示N-CeO2-TGF中Ce³⁺比例从CeO2-TGF的16.4%升至24.5%，对应氧空位浓度增加。O 1s中Ce-O-C组分从21.6%升至26.3%；N 1s出现吡啶N、吡咯N、石墨N及特有的Ce-N-C峰；C 1s出现新的C-N键（286.56 eV）。综合证明氮原子与Ce物种间形成Ce-N-C化学桥连，增强界面结合与电子耦合。   3.成键构型计算 图3.(a–b) Ce-N-C与Ce-O-C构型的优化界面结构；(c–d)对应电子密度差分布；(e–f)二维电荷密度差切片。 DFT计算显示，Ce-N-C构型中N-C键长1.36 Å（短于Ce-O-C的O-C键1.50 Å），界面结合能达-10.05 eV（远强于Ce-O-C的-3.18 eV），表明更强的轨道重叠与部分双键特征。电子密度差与电荷密度切片进一步显示Ce-N-C桥连处存在更显著的电荷重排与局域电子积累，证实Ce-N-C既是强锚定位点，又提供有利的界面电子转移通道。

第一作者：史博冉 通讯作者：王超 通讯单位：中北大学 工作简介 中北大学王超团队针对钒液流电池（VRFB）用两性离子交换膜长期存在的质子传导率与钒离子阻隔性难以兼顾的瓶颈问题，提出了一种基于离子–偶极介导协同锚定的创新策略。该工作将对三联苯–哌啶主链中部分单元替换为带有柔性2-(2-乙氧基乙氧基)乙基（C6O2）侧链的咔唑共聚单元，并进一步接枝烷基磺酸侧链，构建了两性离子交换膜。其中，醚氧原子与哌啶阳离子通过离子–偶极相互作用结合，配对的磺酸基团被带入邻近区域，形成协同锚定网络，有效限制了离子域由水合驱动的链段运动，在抑制宏观溶胀的同时保持了亲水通道的连通性。所得PTP-CzC6O210%-BS膜实现了质子传导率135 mS cm⁻¹、面电阻0.34 Ω cm²、钒离子渗透率显著降低的优异综合性能。VRFB单电池在260 mA cm⁻²下库仑效率达99%、能量效率达71%，并在300次循环中保持稳定运行。该研究从分子层面揭示了离子–偶极介导协同锚定在抑制膜溶胀与维持离子选择性传输中的主导作用，为高性能离子交换膜的分子设计提供了新思路。 相关成果以:Swelling-resistant amphoteric ion exchange membranes via ion–dipole mediated cooperative anchoring: synergistically improved proton conductivity and vanadium rejection为题发表在Separation and Purification Technology期刊上。 感谢中北大学王超团队（第一作者:史博冉）供稿！ 本文所用 一体化液流单电池测试系统（YTH-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》 【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 钒液流电池（VRFB）凭借本征安全、长循环寿命和设计灵活等优势，在大规模储能领域备受关注。离子交换膜作为VRFB的核心部件，承担着隔离正负极电解液防止短路、同时导通质子完成电化学回路的关键功能。长期以来，以Nafion为代表的全氟磺酸膜因优异的质子传导率和化学稳定性被广泛研究。然而，其宽大的亲水离子通道在促进质子快速传输的同时，也为水合钒离子提供了畅通的渗透路径，导致严重的电解液交叉污染和电池容量衰减。降低离子交换容量或制备复合膜虽可在一定程度上缓解钒渗透，却不可避免牺牲质子传导率，形成传统膜材料中高传导与高选择难以兼得的固有矛盾。 两性离子交换膜因同时引入阳离子和阴离子基团而受到关注。理论上，带正电荷的季铵基团可静电排斥同价态钒离子，带负电荷的磺酸基团则保障质子传导，有望突破传统单电荷膜的“传导–选择“权衡极限。然而，目前两性膜主要采用侧链接枝或酸碱共混策略引入双离子基团，亲水相在吸水后溶胀失控，导致尺寸稳定性差、离子通道无序扩张，反而加剧钒离子渗透。其根本原因在于缺乏对离子域在分子层面的有效约束手段。针对上述难题，本研究提出一种离子–偶极介导协同锚定策略，通过醚氧与哌啶阳离子的特异性相互作用，在分子尺度上锚定离子域、抑制其水合摆动，实现质子高效传输与钒离子有效阻隔的协同。 核心内容 通过多维度表征系统验证了离子–偶极介导协同锚定的成功构筑。首先，¹H NMR证实了目标聚合物的化学结构：PTP-BS在1.0–3.5 ppm出现丁烷磺酸侧链新峰，约9.5 ppm处出现磺酸基质子信号；PTP-CzC6O210%-BS在约1.3 ppm和4.0–4.5 ppm处出现C6O2侧链特征峰，磺化后谱图变化与PTP-BS一致，积分面积与理论值吻合。二维NOESY实验进一步揭示了官能团间的空间邻近关系：所有膜均显示哌啶环N⁺邻位质子与磺酸侧链亚甲基质子的交叉峰；PTP-CzC6O210%-BS额外观察到醚氧质子与磺酸基团附近质子的交叉峰，表明柔性醚链弯曲包裹离子域，醚氧与哌啶阳离子形成离子–偶极相互作用，配对的磺酸根被带入邻近区域；而PTP-CzC610%-BS中烷基链末端–CH₃与磺酸质子的交叉峰极弱，说明纯疏水己基链缺乏特异性相互作用。 图1. (a) 展示PTP-CzC6O210%-BS合成过程及醚键与两亲性官能团之间离子–偶极相互作用的机制示意图；(b) PTP-BS;

第一作者：刘泽群 通讯作者：向志朋&张杰&傅志勇 通讯单位：华南理工大学、广东工业大学 DOI：10.1016/j.ces.2026.125386 感谢华南理工大学梁振兴团队—通讯作者向志朋校稿！ 工作简介 本研究提出一种界面工程策略，采用二乙烯三胺五乙酸（DTPA）盐作为多功能电解质添加剂，以实现可逆均匀锌沉积。主要研究成果如下：(i)DTPA调控Zn²⁺的溶剂化壳层，形成稳定的Zn(H₂O)₄Br⁻ DTPA络合物；（ii）该Zn(H₂O)₄Br⁻ DTPA络合物吸附于碳毡电极上，增加锌成核位点，抑制锌原子的二维扩散；（iii）吸附的Zn(H₂O)₄Br⁻ DTPA可缓解Zn²⁺浓度梯度，从而促进传质并实现离子均匀分布；（iv）DTPA选择性吸附于Zn(002)晶面，有利于形成(002)取向的锌沉积层。由此，锌基液流电池展现出卓越的循环稳定性：在80mA cm⁻²下可稳定循环超过530次，在160mA cm⁻²下可稳定循环超过300次。 《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 水性氧化还原液流电池（ARFBs）因固有的安全性和解耦的功率–能量设计，已成为长时储能领域的理想候选技术。在众多ARFBs中，锌–溴液流电池（Zn-Br FBs）因成本效益高、活性材料丰富以及高理论能量密度而尤为引人关注。然而，Zn-Br FBs的广泛实际应用仍面临因锌枝晶失控导致的循环稳定性不足的问题。 核心内容 图1.a)不同DTPA浓度下电解质（2.0M ZnBr₂/3.0M KBr）的pH与离子电导率；(b)Zn²⁺/Zn的循环伏安曲线；(c)锌负极塔菲尔曲线 基于pH和离子电导率测试，优选0.05 M为最佳浓度。CV实验结果显示，在0.05M DTPA存在时，还原峰正移，氧化峰负移，表明Zn²⁺/Zn氧化还原对的电化学可逆性增强。塔菲尔测试表明腐蚀电位发生负向偏移，同时腐蚀电流密度从2.65mA cm⁻²降低至0.705mA cm⁻²。结果表明DTPA吸附于电极表面，形成一层保护性界面层，从而抑制副反应锌腐蚀。 图2.沉积锌层的SEM图像：(a)未添加DTPA；(b)添加0.05M DTPA；沉积锌层的原位光学显微镜图像：(c)未添加DTPA；(d)添加0.05M DTPA；沉积锌层的AFM图像：(e)未添加DTPA；(f)添加0.05M DTPA；(g)沉积锌层的XRD形貌图；(h)Zn||Zn对称电池的循环伏安曲线 SEM分析显示在空白电解液中，锌沉积物呈现出无序的片状结构，晶界不规则。相比之下，添加DTPA后，锌沉积物则形成紧密排列的片状结构，具有层状形貌，有效抑制了枝晶形成。随后，原位光学显微镜测量显示在空白电解液（不含DTPA）中生长的锌沉积物呈现锯齿状形貌，并伴有严重的枝晶生长。相反，使用含DTPA的电解液时，锌沉积物则表现出高度均匀的形貌，且有效抑制了枝晶形成。3D AFM形貌图的定量分析表明空白电解液和含DTPA电解液中沉积锌的平均粗糙度（Ra）分别为168nm和17.4nm。结果表明DTPA可降低锌沉积物的高度波动，使涂层粗糙度降低十倍。形态学特征共同证实DTPA能有效抑制锌枝晶的生长。 图3.(a)电解质的¹H NMR及(b)⁶⁷Zn NMR谱图；(c)不同物种的结合能；(d)配合物的分子动力学模拟结果；(e)Zn²⁺与不同物种的径向分布函数(RDFs)及配位数(CNs) ¹H NMR结果显示加入DTPA后，D₂O质子峰出现显著的高场位移，表明DTPA与水合Zn²⁺之间发生了配位作用。这种相互作用释放出游离水分子，增强了质子屏蔽效应。此外，在DTPA存在下，Zn峰表现出低场位移，证实了DTPA与Zn²⁺之间的配位关系，并通过DFT证实Zn²⁺与DTPA的羧酸根氧原子结合。此外，Zn²⁺-DTPA的结合能显著高于Zn²⁺-水及DTPA-水的结合能，证实DTPA在与Zn²⁺配位时优于水分子。MD模拟显示引入DTPA后，Zn²⁺的第一溶剂层发生重构。中心Zn²⁺与DTPA中的羧酸根氧原子、四个水分子及一个Br⁻配位，形成稳定的[Zn(H₂O)₄Br]⁻-DTPA配合物，其中Zn²⁺-O(DTPA)键长为2.175Å，Zn²⁺-O(H₂O)键长为2.525Å，Zn²⁺-Br⁻键长为3.225Å。在[Zn(H₂O)₄Br]⁻-DTPA配合物形成过程中，Br⁻嵌入Zn²⁺的配位层，且不破坏Zn-DTPA螯合相互作用，从而有效避免了卤素离子与有机配体之间的配位竞争问题。引入的Zn²⁺-Br⁻键赋予整个配合物适度的亲水性，可能有利于该配合物在碳毡上的吸附。 图4.(a)浸于不同电解质中的碳毡的XPS；(b)浸于空白电解质中的碳毡的接触角测量结果；(c)浸于含DTPA电解质中的碳毡的接触角测量结果；(d)空白电解质中碳毡在初始状态下的模拟Zn²⁺浓度分布；(e)空白电解质中碳毡在极化状态下的模拟Zn²⁺浓度分布；(f)含DTPA电解质中碳毡在极化状态下的模拟Zn²⁺浓度分布 与置于空白电解质中的碳毡相比，置于含DTPA电解质中的碳毡上Zn 2p 轨道的结合能呈现0.60 eV的正向偏移，表明Zn（H2O）4Br-DTPA优先吸附在电极表面上。接触角测量结果显示该添加剂降低了碳毡的水接触角，证实了材料表面亲水性的增强，可加速电解质润湿，并促进界面离子传输。此外，数值模拟结果表明吸附的Zn(H₂O)₄Br⁻ DTPA可显著缓解电极附近Zn²⁺的浓度梯度，从而在高电流密度条件下促进离子均匀分布及均匀沉积。 图5.(a)Zn||Zn对称电池的循环性能（80mA cm⁻²@20mAh cm⁻²）；(b) 含0.05 MDTPA的Zn||Zn对称电池的充放电曲线（80mA cm⁻²@20mAh cm⁻²）；(c)含0.05M DTPA的Zn||Zn对称电池在160mA