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本文聚焦集成电池 - 电解槽（battolyser?）的 3D 镍电极。通过构建 1D 模型，研究人员考虑 3D 几何孔隙率，确定了优化孔隙率，可平衡离子电导率和表面积，降低析氧过电位，提升电池充电效率，为相关电极设计提供重要参考。
### 研究背景
气候变化对现代社会构成严重威胁，主要源于人为排放的 CO
2。向可再生能源（如风能和太阳能）转型至关重要，但这些能源的不稳定性需要有效的储能系统。集成碱性 Ni - Fe 电池和电解槽（battolyser?）可在单一设备中实现短期和长期储能，不过传统镍 - 铁电池电极不适合这种双重应用，需要新型混合电极。3D 结构多孔电极因具有独特优势，有望用于集成电池 - 电解槽，但需深入研究其结构对性能的影响。
研究内容
- 模型构建与理论基础：研究人员开发了一种 1D 模型来描述 3D 烧结镍电极在电池充电和析氧反应（OER）过程中的电流和电位分布。该模型考虑了 3D 几何结构的孔隙率（用空隙分数 Θ 表示），通过扩展 Bruggeman 关系定义了有效离子电导率 κeff,3D。
- 析氧反应分析：在描述 OER 的电流和电位分布时，将电极视为充满电解质的理想化孔隙系统，忽略一些因素后，得出相关方程。通过引入无量纲符号简化方程，并求解得到电极厚度方向的电位和电流分布。
- 电池充电与电解并行反应：在电池 - 电解槽镍电极中，电池充电反应（CR）和 OER 同时发生。研究人员扩展相关方程，考虑了反应动力学与质子浓度的关系，通过一系列假设和推导，得到可求解的微分方程，用于描述稳态下的电位和电流分布。
- 3D 电极性能影响因素
- 电流和电位分布影响因素：多孔电极的厚度和孔隙率等结构属性会影响其性能。增加厚度虽能增大表面面积，但离子电阻会限制其利用；降低离子电阻（如增加孔隙率或温度）也会有弊端。3D 结构的空隙分数可调节离子电阻，但同样会影响表面面积，因此需综合考虑多种因素确定最佳空隙分数。
- 与传统电极对比：传统电极中，厚度和电流密度受离子电阻限制。3D 电极通过通道降低离子电阻，但会减少总反应表面积。研究定义了 3D 表面增强因子 Γ 来评估 3D 电极优势，发现 3D 电极在特定条件下（如厚电极、高电流密度）能降低电极极化。
- 优化孔隙率：通过求解方程得到不同条件下电极的利用率和极化关系，发现利用率与无量纲电压降（K×I）有关，可用 Hill 函数描述。据此可确定最佳空隙分数，该分数受电极厚度、孔隙率和电流密度影响，一般不超过 0.50。
- 3D 电极与电极厚度关系：研究通过思想实验对比增加空隙分数和减小电极厚度对电极性能的影响，确定了空隙分数的上限。对于低孔隙率电极，3D 结构优势明显；高孔隙率时，减小传统电极厚度可能更有效。
- 混合 3D 电池和电解电极性能
- 充电特性与效率：在混合电池 - 电解系统中，OER 会降低电池充电效率，但 3D 结构电极可改善这一情况。研究确定了特定条件下 3D 电极的理想空隙分数，对比了 3D 电极和传统电极的充电特性，发现 3D 电极能延迟 OER 起始时间，提高充电效率。
- 电池容量与设计权衡：3D 电极虽能降低 OER 过电位和提高充电效率，但会减少活性材料装载量，降低理论最大容量。在电极设计时，需综合考虑 OER 效率、生产率、面积容量和电流密度等因素选择合适的空隙分数。
研究方法
研究人员使用 Python 3.8.5 结合 Cython 编程语言，通过有限差分法求解无量纲微分方程，并在 Alienware Aurora R13 PC 上进行计算。模型通过与 Posey 的结果对比进行验证，相关建模参数在补充材料中列出。
研究结论
本研究构建的 1D 数学模型可有效描述 3D 电池 - 电解槽电极在充电和析氧过程中的电流和电位分布。确定的最佳空隙分数可降低电极极化，提高 OER 效率和电池充电效率。尽管研究忽略了一些因素，但为电极设计提供了重要的初步评估方法，有助于在电池和电解功能间实现合理设计。
