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一文学会液流电池的CV与EIS测试
（以全钒液流电池体系为例）
（1）测试简介
在液流电池研究中，循环伏安法（CV）与电化学阻抗谱（EIS）是贯穿电极材料、界面、电解液三大核心体系的通用表征手段，可用来评估电极活性、电解液改性、进行电解液添加剂筛选、电极/电解液的氧化还原反应动力学分析、稳定性判断等研究。具体而言，CV曲线可以快速判断氧化还原反应的可逆性、峰电位、峰电流、反应数量、添加剂对电化学行为的影响；EIS可以解析欧姆阻抗、电荷转移阻抗、扩散阻抗，区分“电极–电解液界面”与 “电解液本体”的贡献，还可以通过Zview等软件进行等效电路拟合，量化不同电阻的贡献。
（2）测试设备
电化学工作站(支持三电极体系)，尽量选择允许工作电流较大的，至少要大于2A。
电流等于工作电极电流密度*电极尺寸。
本次演示设备为瑞士万通VIONIC。接线图示：示意图实物图
（3）测试体系
测试采用三电极体系，不同体系液流电池测试电解液以及电压区间选择都不尽相同，选择原则如下：电压窗口根据半反应的热力学电位确定；参比电极和对电极根据溶液体系以及酸碱性确定。电解液根据其正极侧和负极侧发生的氧化还原反应选择。
如锌溴液流电池正极发生Br⁻/Br₂氧化/还原反应，电压窗口0.5V~1.2V（vs.Ag/AgCl），负极发生Zn²⁺/Zn沉积/溶解反应，电压窗口-1.2V...
根据您提供的全部文档内容，全钒液流电池（VRFB）的容量保持率与多种因素密切相关，这些因素可归纳为材料、运行条件和副反应三大类。以下是详细的梳理：
一、 关键材料因素离子交换膜的性能离子选择性（阻钒性）这是影响容量保持率的最关键因素之一。膜对钒离子（VO²⁺,...
第一作者：刘鑫
通讯作者：黄康
通讯单位：南京工业大学
DOI：10.1021/acs.iecr.6c00884
感谢南京工业大学黄康团队（第一作者：刘鑫）校稿！
成果简介
本研究开发了一种具有超高离子选择性的蛭石纳米片（VN）基纳米限域网络膜。将VN-聚合物复合材料完全注入聚丙烯网络中，形成了以带负电荷的VN分散层状通道为特征的坚固结构。最优超薄复合网络膜（7μm）展现出高达310MPa的拉伸强度，比商用Nafion...
在全钒液流电池（VRFB）的设计过程中，兼顾高电流密度与高电解液利用率是提升系统功率密度、降低单位储能成本的关键。根据提供的文档内容，实现这一目标需要从材料、结构、电解液和运行策略四个方面进行系统优化。以下是具体的策略和方法：
一、...
根据提供的文档内容，碳布（Carbon Cloth, CC）相比石墨毡（Graphite Felt, GF）作为液流电池电极，优势与问题并存。具体分析如下：
一、 碳布电极相比石墨毡的主要优势降低面电阻（ASR）：文档《氮掺杂纳米碳纤维原位生长改性碳布及其作为零间隙液流电池电极的应用》明确指出，传统石墨毡厚度较大（2-5...
第一作者：于浩
通讯作者：房大维&井明华
通讯单位：辽宁大学
DOI：10.1021/acssuschemeng.5c13226
感谢辽宁大学房大维团队校稿！
成果简介
本研究引入羟基亚乙基二磷酸酯（HEDP）作为双功能添加剂，系统探究其对正极钒电解质热稳定性和电化学性能的调控作用。结果表明HEDP可通过双功能磷酸基团有效与V离子配位，并抑制V物种的聚集和结晶。同时，分子结构中的−OH基团能在一定程度上促进电极–电解质接触，从而同步提升电解质的热稳定性和电化学活性。此外，HEDP独特的双功能结构实现了分子层面配位稳定性和界面调控的协同效应。在50°C温度和250mA...
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赵天寿，中国科学院院士，南方科技大学讲席教授，美国机械工程师学会(ASME)会士，英国皇家化学学会(RSC)会士。曾获Croucher资深研究成就奖、何梁何利基金科学与技术进步奖、国家自然科学二等奖、香港科大工程学杰出研究成就奖，入选Clarivate/Thomson...
第一作者：肖吟
通讯作者：江顺琼&凌苇&吴雄伟
通讯单位：湖南农业大学
DOI：10.1002/batt.70290
感谢湖南农业大学凌苇团队校稿！
成果简介
本综述系统总结了近期为稳定锌负极界面而开发的先进策略，包括电极改性（如构建三维载体、引入亲锌涂层及纳米材料功能化）、电解液优化（如添加功能添加剂以调控溶剂化结构、界面吸附及pH调节）以及隔膜改性（如采用可实现物理阻隔、离子通量均一化、化学稳定化及离子选择性筛分的膜设计），目的在于协同实现均匀的锌沉积、抑制副反应并稳定界面特性。最终，本综述明确了高性能ZFBs的未来研究方向，旨在推动其大规模实际应用。
《2025年我司用户发表的液流电池论文合集》
背景分析
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第一作者：穆晨凯
通讯作者：李先锋&李天宇
通讯单位：中科院大连化物所
DOI：10.1039/D6SC02403C
感谢大连化物所李先锋团队（第一作者：穆晨凯）校稿！
成果简介
本研究采用深度势能分子动力学（DPMD）技术探究钒电解液中的析出过程。通过主动学习方法建立了高精度深度势能模型，其能量误差低于1meV，力误差低于60meV...