锂硫电池电解质的研究

文章综述了锂硫电池有机液态、凝胶聚合物和全固态电解质的研究进展;阐述了锂硫电池电解质现阶段研究工作中存在的问题,并展望了锂硫电池电解质未来的研究方向。     

叶栅纹影试验图像增强及流场密度处理探讨

叶栅纹影图像的背景噪声和流场结构信息接近,给识别流场结构和获取定量信息带来了困难。采用加权L₀梯度平滑和伪彩色技术,提高纹影图像中关键流场结构的识别度。并探讨了通过标定纹影图像灰度与光线偏移量（刀口切割量）的函数关系,反演试验流场中的密度分布。研究结果表明,采用上述方法获得的流场纹影图像质量良好,叶栅通道内激波、尾迹和膨胀波的分辨率高,流场信息可读性强。验证了纹影图像及密度处理程序的可行性,但流场密度的准确测量需要在试验件加工装配、试验前光学调校和图像灰度标定等多方面开展细致的准备工作。     

双钙钛矿Sr2CoFeO5+δ阴极材料的制备及其中温固体氧化物燃料电池性能研究(英文)

随着操作温度降低,中温固体氧化物燃料电池(IT-SOFCs)需要更高催化活性的阴极材料来提升电池性能。为此,本研究采用溶胶-凝胶法合成了双钙钛矿Sr₂CoFeO_5+δ(SCF)阴极材料,并探讨了SCF阴极与摩尔分数20%Sm₂O₃掺杂的CeO₂(SDC)进行不同比例的复合对电极性能的影响,优化了电极的化学膨胀和面积比电阻(ASR),进而提升了SOFC单电池的电化学性能。结果表明,SCF作为SOFC阴极,经950℃退火10 h后与普通电解质具有良好的化学相容性;其中,SCF与SDC按照质量比1:1复合的样品可以将纯SCF样品的平均热膨胀系数(TEC)从2.44×10^-5 K^-1显著降到15.4×10^-5 K^-1。此外,SCF-xSDC(x=20,30,40,50,x为SDC的质量分数)复合阴极的ASR在800℃下分别低至0.036、0.034、0.028和0.092Ω·cm²     

PMMA基凝胶聚合物电解质研究进展

凝胶聚合物电解质是解决液态锂离子电池安全性问题的关键。聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）与碳酸酯类有机溶剂具有很强的相互作用,因而吸液能力强,是理想的凝胶聚合物电解质骨架组分。综述了以PMMA为主要组分的几种凝胶聚合物骨架的制备方法,包括聚合、交联、浇铸涂膜法、相转移法、共混、无机纳米粒子掺杂等,并讨论了这些聚合物骨架在凝胶聚合物电解质的应用中所起到的作用及导电模型。     

锂离子电池负极分散工艺研究

采用超高黏度搅拌工艺制备锂离子负极浆料,防沉降剂分两步加入进行分散,并与流体分散工艺得到的浆料对比浆料黏度、颗粒度、固含量、膜片电阻率、粘接力及电芯性能等。采用超高黏度搅拌工艺制备的浆料,黏度变化更小、颗粒度更接近粉体颗粒度,与流体分散工艺相比,膜片电阻率低2.4 mΩ/cm,极片的粘接力高3.1 N,电芯以3 C在2.00~3.65 V充放电,循环200次的容量保持率高1.6%。     

锂离子电池正极材料LiMn2O4改性研究进展

尖晶石型LiMn2O4以其高能量密度、价格低廉、无环境污染等特点而被视为最具发展潜力的锂离子电池的正极材料之一,但循环过程容量的衰减制约了它商品化。体相掺杂和表面修饰是抑制尖晶石型LiMn2O4容量衰减的有效方法。详细阐述了近年来关于LiMn2O4在掺杂和表面修饰方面的最新研究进展。     

石墨负极材料形态对LiFePO4动力电池性能的影响

本文分别以树脂包覆天然石墨（RCNG）、人造石墨（AG）和中间相碳微球（MCMB）为负极材料,制备了三种不同的圆柱形磷酸铁锂（LiFePO4）动力电池。通过X射线衍射分析仪（XRD）和扫描电子显微镜（SEM）对材料的晶体结构与形貌进行表征,并采用多种手段测试了各动力电池的电化学性能。结果显示,磷酸铁锂/中间相碳微球（LFP/MCMB）电池表现出较为优异的电化学低温、倍率和循环性能,其在 −20℃下的1 C容量保持率为61.04%,6 C高倍率容量保持率和温升分别为87.52%和24.8℃,3 C循环1 000次后容量保持率为93.81%。     

锂离子电池用P(VDF-HFP)基凝胶聚合物电解质的进展

介绍了以聚偏氟乙烯-六氟丙烯共聚物[P(VDF-HFP)]为基质的凝胶聚合物电解质(GPE)的制备方法和性质,如萃取法、相转化法及直接法等;讨论了该类电解质的主要问题,例如热力学稳定性和机械强度较差等,并提出了可能的解决措施,如共混、加入陶瓷粒子等.     

基于小样本不均衡数据的供水管道泄漏智能检测算法

针对能源电厂供水管道泄漏视觉检测存在数据样本少、不均衡等问题,提出一种基于小样本不 均衡数据的供水管道泄漏智能检测算法。首先,提出一种基于多掩码混合 Multi-mask mix 的数据增强方法,通 过随机生成掩码层对原始图像进行区域提取与混合,在 Multi-mask mix 中引入支持向量机(SVM)获取管道正常 和泄漏特征,为混合掩码块提供更准确的先验标签;其次,提出一种均衡化策略并应用于图像层面和掩码层面, 以实现数据均衡化;最后,基于深度学习的 Resnet18 网络模型实现管道泄漏检测与识别。实验结果表明,该算 法处理图像数据后可使 Resnet18 模型对管道泄漏识别准确率提升 1.1% ~ 4.4%,说明深度学习模型能有效提升 管道泄漏检测的分类精度,优于现有其他算法。此外,该算法现已成功应用于能源电厂供水管道泄漏检测。     

磷酸铁锂电池及其新能源汽车启动电源性能研究

鉴于汽车启动电源铅酸电池存在严重环境污染隐患,本文采用环保型32650圆柱磷酸铁锂电池组装成25.6 V/65 A•h电池组代替铅酸电池应用于汽车启动电源,并分别对磷酸铁锂电池组的常温和低温启动能力、倍率性能和低温放电性能等进行测试。实验结果表明,电池组0.33 C放电容量为67.028 A•h,3 C放电容量为0.33 C放电容量的98.24%,电池组具有较好的倍率性能;电池组在 −30℃放电容量为额定容量的84.7%,具有良好的低温性能;电池组在25℃和 −20℃下以600 A电流放电,单串电池电压均高于放电保护电压;电池组在25℃搁置28 d之后,容量恢复率为99.37%;磷酸铁锂电池组性能均满足汽车启动电源性能要求,可以代替铅酸电池作为汽车启动电源。