构建以新能源为主体的新型电力系统，是国家针对未来能源转型做出的战略部署，是实现电力领域“双碳”目标的关键。为了适应风光等可再生能源的波动性，发展大规模、高安全性、无地域限制的长时储能技术尤为重要。在众多技术中，液流电池易规模化、本征安全、循环寿命长、无地域限制，是最具发展潜力的选择之一。然而高成本（主要包括电堆与电解液成本）成为阻碍其商业化的最大因素。通过改进流场设计强化电池内部活性物质传输，提升功率密度和电解液利用率，是降低系统成本的有效途径之一。液流电池运行过程中，电池内部不可避免存在传质死区，该区域的物质传输通量低，容易诱发析氢、碳腐蚀等副反应。而副反应产生的气泡在该区域的聚集，进一步阻碍了活性物质到反应界面的传输，形成一个恶性循环。传质死区的存在会引起电池能量效率的下降与容量衰减。特别是大面积、小比流量的工程化电堆，通过合理的流场设计改善死区传质，使得活性物质分布均匀，对提升效率与寿命尤为重要。

近日，《美国科学院院报》（PNAS）在线发表了南方科技大学机械与能源工程系赵天寿院士课题组关于液流电池传质问题研究的最新成果，通讯作者为赵天寿院士、魏磊副教授。论文题目为“Dead-zone-compensated design as general method of flow field optimization for redox flow batteries”。该工作突破了以往流场设计的固有思路，发展针对液流电池传质死区检测与调控的新方法，揭示了液流电池传质死区形成的机理。该工作以机器学习方法作为研究基础，综合三维多物理场数值仿真和实验验证，迭代式优化流道深度降及局部活性物质传输通量，实现了现有流场中传质死区检测与调控。通过改进流道设计，使得液流电池能量效率和额定工作电流密度等关键指标显著提升。该工作重点介绍了液流电池中传质死区形成机理以及调控策略，开发了数据驱动的物质传输与电化学反应耦合模型，属于数据科学、热流科学与电化学交叉学科领域。

液流电池内部传质死区的现象已经被发现和报道，但由于涉及到多部件、跨尺度和多物理场耦合过程，其形成机理尚未被系统性地分析和讨论。典型的液流电池由流场板、电极和膜等多个部件构成（图1a）。其中，流场一般设计在导电石墨板上，包括入口、出口和流道。在液流电池工作过程中，电解液携带着活性物质由流场入口向出口流动，该过程伴随着水力压力差的变化。而流道中水力压力的差异，提供了电解液从流道之间的肋下区域流通的驱动力，也就是形成了肋下流（图1b）。通过以上过程，活性物质完成了从宏观器件到介观孔隙再到微观界面的传输。活性物质的传输不仅由上述流动过程控制，同时还受到活性表面电化学反应、电场、热场等多物理场的影响。复杂的物质传输和耦合反应的过程使得多孔电极表面活性物质分布难以各处均匀，以活性物质的对流通量作为评价指标时，通常能够发现传质死区与液流电池流场结构设计、流道内的水力压力、肋下流强度等具有强关联性（图1c, d）。

图1 液流电池内电解液的流动与传质死区的形成

在明晰液流电池内涉及传质死区形成的多部件、多尺度、多物理场耦合过程后，本研究提出了一个用于液流电池的检测与调控的通用性设计方法（图2）。该方法包括一系列优化步骤，包括：（1）机器学习辅助流场图案初始化；（2）三维多物理场数值仿真；（3）检测；（4）调控；（5）实验验证与分析；（6）调控效果验证。上述检测与调控方法综合了实验研究、数值仿真与机器学习等方法，具有检测效率高、调控效果显著的优点。其中的三维多物理场数值仿真、死区检测与调控等步骤以预设的流道平均水力压力差、活性物质分布均匀性系数等阈值作为描述符，通过多次迭代实现流场设计的递进式优化。该方法可以对不同现有流场设计中存在的死区进行针对性地检测与调控，实现包括系统能量效率、额定电流密度等性能指标的显著提升，具有较强的通用性和可迁移性。

图2 针对已有流场设计的死区检测与调控工作流程

根据上述方法，本研究以全钒液流电池为例，搭建了以钒离子作为活性物质的三维多物理场数值仿真模型和实验平台，进一步验证检测与调控效果。三维计算流体力学仿真结果显示传统蛇形流场和文献报道的改进蛇形流场中均存在低压力差区域，而在迭代优化后，调控设计将显著提升相邻流道压力差（图3）。三维多物理场仿真结果显示，相应区域的电解液流速和活性物质浓度显著增加（图4）。

图3 调控前后的流道内水力压力分布

图4 调控前后的电解液流速与活性物质浓度分布

在此基础上，液流电池的电化学性能可以通过对比多个关键指标进行量化验证。在放电过程中的负极侧，多孔电极中的活性物质平均浓度（图5a）和分布均匀性系数（图5b）的提升是传质死区得到调控的有力证据。与此同时，调控设计的流场会一定程度的增加压降从而牺牲一部分的泵功（图5c）。为了系统性地评价不同流场的性能，有必要将泵功损耗修正到极化曲线中，作为额外的过电位。对比不同电解液流量下的修正充放电极化曲线（图5d-f），通过调控能使液流电池获得更高的放电电压和更低的充电电压。充放电曲线（图6a-c）和能量密度曲线（图6d-f）对比了调控前后的电池容量保持率和能量效率，在80%能量效率下的最大工作电流密度达到了205 mA cm^-2。

图5 调控前后数值仿真的电池性能

图6 调控前后实验验证的电池性能

以上结果从理论、仿真和实验等方面充分验证了所提出方法的有效性。除此之外，该设计方法具有通用性，可以被迁移和应用于其他流场图案中，以同样的流程将不同流场图案中（图7a的彩色区域）流道进行优化得到相应的死区调控流场。在相同的电解液流量下，以能量效率和泵功损耗修正的系统能量效率作为评价指标，引入调控设计能够分别实现能量效率3.1~4.6%和2.7~4.3%的提升（图7b-c）。

图7 死区检测与调控通用方法应用于不同流场图案

总的来说，该工作关注液流电池中普遍存在的传质死区的现象，揭示了流场设计与传质死区形成原因及影响规律，从多部件、多尺度和多物理场的耦合机理出发，提出了检测与调控的通用方法。将三维多物理场耦合数值仿真模型与实验分析相结合，调控设计对液流电池性能的提升作用得到了全面验证，有极大潜力被应用于大面积液流电池堆设计中。综上，该工作提出的机理解释与应用示例，为今后液流电池流场优化提供了一种通用设计方案，有助于研究者们更好的分析液流电池传质现象，开发更好的流场板。

Lyuming Pan§, Jing Sun§, Honghao Qi, Meisheng Han, Qiuxia Dai, Junhui Xu, Shengxin Yao, Quanlong Li, Lei Wei*, Tianshou Zhao*. Dead-zone-compensated design as general method of flow field optimization for redox flow batteries. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2023, 120(37): e2305572120.

https://doi.org/10.1073/pnas.2305572120