基于COSMO-RS理论的钒液流电池热稳定电解液高通量预测与优化

针对钒液流电池(VRFB)电解液在极端温度下稳定性差、溶解度低的关键问题，研究人员采用导体类真实溶剂筛选模型(COSMO-RS)对15种离子及复合添加剂进行高通量计算预测。发现硝酸根(NO3-)显著提升热稳定性，锌离子(Zn2+)增强低温溶解度，其中硝酸锌(Zn(NO3)2)和硝酸镁(Mg(NO3)2)在20-70℃范围内表现优异。该研究为VRFB电解液设计提供了高效计算筛选新范式。

　　

随着可再生能源装机规模爆发式增长，电网对大规模储能技术的需求日益迫切。全钒氧化还原液流电池(VRFB)因其安全性高、寿命长、功率容量可调等优势成为研究热点，但其核心组件——钒电解液的性能瓶颈始终未能突破。在极端温度环境下，钒离子(V²⁺/V³⁺/VO²⁺/VO₂⁺)易发生沉淀：高温(≥45℃)导致VO₂⁺析出，低温(≤10℃)引发其他价态钒离子结晶。传统实验方法需耗费数周时间配制测试不同配方，而密度泛函理论(DFT)等量子化学计算方法又存在计算资源消耗大、预测精度受限等问题。如何快速精准预测电解液性能，成为推动VRFB技术商业化的关键挑战。

江苏高校的研究团队创新性地将导体类真实溶剂筛选模型(COSMO-RS)引入该领域。这种基于量子化学与统计力学的混合方法，通过模拟分子表面屏蔽电荷密度(σ-profile)来预测溶液热力学性质，计算效率比传统DFT提升两个数量级。研究首先验证了模型可靠性——对比实验数据调整融合自由能参数，使20℃时钒离子溶解度预测误差控制在5%以内。随后系统评估了15种常见离子（包括SO₄^2-、NO₃^-、Cl^-等）对电解液性能的影响机制，并优选出6种复合添加剂进行组合预测。

COSMO-RS理论验证
通过调整自由能参数使预测结果与文献实验数据吻合，20℃时VOSO₄溶解度计算值偏差仅4.7%，证实该方法可准确反映真实溶液行为。温度梯度分析显示，模型能有效捕捉VO²⁺在45℃以上的急剧沉淀现象。

关键离子筛选
硝酸根离子(NO₃^-)展现出最强的热稳定作用，其σ-profile显示与钒离子形成稳定配位结构；锌离子(Zn²⁺)在低浓度(0.1M)时即显著提升低温溶解度，源于其与V³⁺的电荷互补效应。

复合添加剂性能
硝酸锌(Zn(NO₃)₂)表现出协同效应：NO₃^-抑制高温沉淀，Zn²⁺防止低温结晶，使电解液在20-70℃范围内保持稳定。硝酸镁(Mg(NO₃)₂)虽效果稍逊，但成本更低。

这项发表于《Computational and Theoretical Chemistry》的研究，首次建立了COSMO-RS模型与VRFB电解液设计的桥梁。相比传统试错法，该方法可将配方开发周期从数月缩短至数天，计算资源消耗仅为DFT的1/20。研究揭示的离子协同作用机制为新型电解液设计提供了理论指导，特别是硝酸盐类添加剂的预测结果已进入实验验证阶段。该成果不仅适用于钒电池领域，其建立的高通量筛选框架还可拓展至其他液流电池体系，为下一代储能材料开发开辟了新路径。