基于弛豫时间分布的固体氧化物燃料电池电化学过程的原位研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    21673062
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    55.0万
  • 负责人：
    张雁祥
  • 依托单位：
    哈尔滨工业大学
  • 学科分类：
    B0201.基础理论与表征方法
  • 结题年份：
    2020
  • 批准年份：
    2016
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The electrochemical processes within a solid oxide fuel cell (SOFC) are extremely complex, for instance, including surface exchange, charge transfer, ion transport and gas diffusion, while playing crucial roles in determining cell performance and long-term stability. Electrochemical impedance spectroscopy (EIS) has been the most important method for in-situ analysis of the electrochemical processes within SOFCs, however, incapable of showing directly all the processes due to the limited frequency resolution. Thus, there exist controversies in understanding the electrochemical processes. To this end, we have proposed a method to reconstruct the distribution of relaxation time (DRT) from EIS, capable of showing clearly all the electrochemical processes. Here, we propose to study the SOFC processes in situ using the DRT method. The ultimate goal of this project is to clarify the number, the nature and the thermal aging kinetics of the electrochemical processes, and to develop an irreversible thermodynamics based transport theory for the coupling of electrochemical fields, that can resolve the rate-limiting process and hence the intelligent solutions for structure optimization, therefore improving the manufacturing of high-performance SOFC.
固体氧化物燃料电池（SOFC）的电化学过程极为复杂，包括表面交换、电荷转移、离子传输、气体扩散等过程，直接决定了电池性能和长期稳定性。电化学阻抗谱（EIS）是原位分析SOFC电化学过程的重要手段，然而，由于频率分辨率有限，不能直接展现出所有电化学过程。因此，对电化学过程的认识存在争议。为此，申请人提出了用EIS重构电化学过程弛豫时间分布（DRT）的方法，可以把各个电化学过程明确地展现在DRT上。本项目用DRT方法原位研究SOFC电化学过程。目的是明确电化学过程的个数和各个过程的物理本质及其时效动力学机制，并形成基于不可逆热力学的耦合电化学场传输理论；通过揭示SOFC限速电化学过程，探索出SOFC结构优化的智能化解决方案，支撑高性能SOFC制备。

结项摘要

针对固体氧化物燃料电池（SOFC）的电化学过程复杂难控，导致电池构效关系不明的问题，开展了“基于弛豫时间分布的固体氧化物燃料电池电化学过程的原位研究”，经过4年理论和应用研究，全面完成了项目计划研究内容，提出了一系列基于谱学的热扩渗物化输运过程解析理论，并形成了相应的原位表征技术。包括：弛豫时间分布（DRT），反应-扩散流线分布（DRDS），特征时间分布（DCT）；通过这些高精度原位表征技术，明确SOFC电化学过程的个数和各个过程的物理本质，阐明各个电化学过程在电池活化与长期服役过程中的动力学规律；建立了具有热力学一致性的输运过程模型，成功解析出电池内部阴阳极电化学过程及其阻抗，给出了构效关系机制；给出了电极结构纳米化过程的数学模型与结构优化策略及其验证，给出了电极结构纳米化过程，包括化学浸渍纳米化和原位脱溶纳米化过程的数学模型，指导实验研究，并验证了模型的有效性。最后揭示了SOFC限速电化学过程，探索出SOFC结构优化的智能化解决方案，支撑高性能SOFC制备。

项目成果

期刊论文数量（13）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（0）
专利数量（1）
In-situ growth of metallic nanoparticles on perovskite parent as a hydrogen electrode for solid oxide cells
钙钛矿母体上金属纳米颗粒的原位生长作为固体氧化物电池的氢电极
  • DOI：
    10.1016/j.jpowsour.2018.10.023
  • 发表时间：
    2018-11
  • 期刊：
    Journal of Power Sources
  • 影响因子：
    9.2
  • 作者：
    Wang Yao;Lei Xueling;Zhang Yanxiang;Chen Fanglin;Liu Tong
  • 通讯作者：
    Liu Tong
A perspective on DRT applications for the analysis of solid oxide cell electrodes
DRT 在固体氧化物电池电极分析中的应用前景
  • DOI：
    10.1016/j.electacta.2020.136328
  • 发表时间：
    2020-07
  • 期刊：
    Electrochimica Acta
  • 影响因子：
    6.6
  • 作者：
    Xia Juan;Wang Chao;Wang Xianfen;Bi Lei;Zhang Yanxiang
  • 通讯作者：
    Zhang Yanxiang
Robust redox-reversible perovskite type steam electrolyser electrode decorated with in situ exsolved metallic nanoparticles
原位溶解金属纳米颗粒装饰的鲁棒氧化还原可逆钙钛矿型蒸汽电解电极
  • DOI：
    10.1039/c9ta06309a
  • 发表时间：
    2020-01
  • 期刊：
    Journal of Materials Chemistry A
  • 影响因子：
    11.9
  • 作者：
    Tong Liu;Yiqian Zhao;Xiaoyu Zhang;Hong Zhang;Guang Jiang;Wen Zhao;Jiayi Guo;Fanglin Chen;Mufu Yan;Yanxiang Zhang;Yao Wang
  • 通讯作者：
    Yao Wang
High-throughput 3D reconstruction of stochastic heterogeneous microstructures in energy storage materials
储能材料中随机异质微观结构的高通量 3D 重建
  • DOI：
    10.1038/s41524-019-0149-4
  • 发表时间：
    2019-01
  • 期刊：
    npj Computational Materials
  • 影响因子：
    9.7
  • 作者：
    Yanxiang Zhang;Mufu Yan;Yanhong Wan;Zhenjun Jiao;Yu Chen;Fanglin Chen;Changrong Xia;Meng Ni
  • 通讯作者：
    Meng Ni
A numerical study of infiltrated solid oxide fuel cell electrode with dual‐phase backbone
双相主干渗透式固体氧化物燃料电池电极的数值研究
  • DOI：
    10.1002/er.4129
  • 发表时间：
    2018-06
  • 期刊：
    Int. J. Energy Res.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Shuaibin Wan;Mufu Yan;Yanxiang Zhang
  • 通讯作者：
    Yanxiang Zhang

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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