基于多重物理场耦合动态数学模型的全钒液流电池容量衰减研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21606191
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0809.光化学与电化学工程
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

All-vanadium redox flow battery (i.e. VRFB) is a kind of rechargeable battery, can be applied in peaking power plants, renewable energy storage and other fields. However, the capacity decay of the battery is one of the key issues that affect the energy conversion efficiency and life of the battery system, and it is also the key factor to the large-scale commercial application. This project intends to study the VRFB capacity decay mechanism and rules by establishing a multi physical dynamic mathematical model and simulating the self discharge process and the leakage current of the VRFB system under actual operation condition, combining with experimental methods. Specific content includes: a study of mass transfer behavior and migration regularity of vanadium ions in ion exchange membrane, a multi physical dynamic mathematical model based on mechanical model of battery self discharge process and combined with leakage current; build an experiment platform for battery system testing and capacity decay experimental data obtaining. By comparing the simulation results, adjusting and correcting model parameters and functions, establish a quantitative prediction method for the capacity decay of battery system. The successful implementation of this project will lay a technical foundation for the effective control of the capacity fading rate of the vanadium battery system, and has important theoretical significance and engineering practical value.
全钒氧化还原液流电池(简称“钒电池”)是一种应用于电站调峰和可再生能源储能等领域的技术。然而,电池容量的衰减是影响电池系统综合能量转换效率和寿命的关键问题之一,也是制约其大规模商业化应用的关键因素。本项目拟建立钒电池组多物理场耦合动态数学模型,模拟实际运行时电池系统的自放电过程和漏电电流,并结合实验测试手段,研究钒电池容量衰减机理和规律。具体内容包括:研究钒离子在离子交换膜内的传质特性和迁移规律,建立电池自放电机理模型,并结合电池组漏电电流,建立适用于实际情况的电池组多物理场耦合动态数学模型;搭建电池系统测试实验平台,取得电池系统容量衰减实验数据,通过对比模拟计算结果,调整并修正模型参数和函数关系,确立基于多物理场耦合动态数学模型的电池系统容量衰减规律定量预测方法。本项目的成功实施,将为有效控制钒电池系统容量衰减速率的方法奠定技术基础,具有重要的理论意义和工程实用价值。

结项摘要

全钒液流储能电池(简称钒电池)技术经过多年发展,虽然技术成熟度较其他类型液流电池高,但仍然存在诸如电池容量衰减、功率密度低、成本居高不下等问题。本项目主要针对钒电池容量衰减及其他问题,开展四个方面的研究:一是研究钒离子传质迁移特性和电池自放电机理;二是构建多物理场耦合动态数学模型预测电池特性及优化电池参数;三是研究多孔碳纤维材料电极的表面改性对电极反应特性的影响;四是开发高温烧结导电粘结剂并制备一体化电极双极板。通过研究发现,外加电场强度直接影响钒离子的迁移速度,电场或电流强度越大,钒离子迁移越快;电解液在电极内部的流动形式会影响流速、过电位及反应电流密度分布的均匀性,进而影响电池性能,通过模拟优化发现,“平行流场”对钒电池的性能更有利;研究了一种简单的分步氧化活化法来处理多孔碳纤维电极,能够有效改善电极反应速度,研究发现原因是该处理方法改善了石墨毡电极表面的含氧官能团,增多和钒离子反应的活性位点;开发了一种高温烧结导电粘结剂,并用于制作一体化电极双极板,以消除因多孔电极压缩带来的不利影响,研究结果表明,使用该方法制备的电池,其多孔电极不需要压缩,电池性能较压缩后的还要好,且粘结剂性能稳定。以上研究成果,对于电池的实际应用有一定的价值。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(1)
High-temperature conductive binder for an integrated electrode bipolar plate and its application in vanadium redox flow battery
集成电极双极板高温导电粘合剂及其在全钒液流电池中的应用
  • DOI:
    10.1002/er.5046
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    International Journal of Energy Research
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    You Dongjiang;Lou Jingyuan;Kang Litao
  • 通讯作者:
    Kang Litao
A photo-/thermo-dual-responsible CsxWO3/PNIPAM composite hydrogel for energy-efficient windows
用于节能窗户的光/热双响应 CsxWO3/PNIPAM 复合水凝胶
  • DOI:
    10.1088/2053-1591/ab2168
  • 发表时间:
    2019-05
  • 期刊:
    Materials Research Express
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Wang Bian;Wang Qingjuan;Zhu Yuting;Kang Litao;Zhu Jingxin;Jiang Fuyi;Du Wei;You Dongjiang;Zhang Zongtao;Gao Feng
  • 通讯作者:
    Gao Feng
基于框架设计的液流电池流场优化模拟研究
  • DOI:
    10.11949/0438-1157.20190558
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    化工学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    尤东江;魏建云;李雪菁;娄景媛
  • 通讯作者:
    娄景媛

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其他文献

其他文献

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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

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          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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