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使用恒电位保持法评估电解质氟化对混合硅-石墨锂离子电池日历老化的影响
硅基锂离子电池已开始满足循环寿命指标，但其日历寿命较差。本文使用 EC:EMC:FEC 电解质中的 LiPF 6 与 EC:EMC 电解质中的 LiBOB 探究了电解质氟化对混合硅石墨阳极日历衰减的影响。我们利用组合实验建模方法，应用恒电位电压保持 (V-hold) 来评估电解质在缩短的测试时间范围内（约 2 个月）的日历寿命的适用性。我们的理论框架从 V-hold 电化学数据中解卷积了不可逆寄生容量损失（锂损失到固体电解质中间相）。与氟化电解质（主要为 FEC 还原）相比，非氟化电解质（主要为 LiBOB 还原）表现出更高的电池电阻。两种系统在电压保持期间均具有相似的不可逆容量，但 LiBOB 系统的寄生容量损失速度较慢。将寄生损耗外推至 20% 的寿命终止容量衰减表明，LiBOB 电解质在日历寿命方面优于 LiPF 6 电解质。结果证明了 V-hold 协议可用作快速材料筛选工具，提供半定量日历寿命估算。© 2023 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/ ），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，前提是对原始作品进行适当引用。[DOI：10.1149/ 1945-7111/ace65d]
使用深度学习的电池容量预测
气候变化的紧迫性日益增长导致电气化技术领域的增长，在该领域中，电池已经成为可再生能源过渡中的重要作用，支持了智能电网，储能系统和电动汽车等环保技术的实施。电池电池降解是表明电池使用情况的常见情况。在操作过程中优化锂离子电池降解有益于预测未来降解的预测，从而最大程度地减少了导致功率褪色和容量褪色的降解机制。该学位项目旨在根据使用深度学习方法基于容量来调查电池降解预测。通过使用非破坏性技术分析锂离子细胞的电池降解和健康预测。使用多通道数据，例如获得ECM的电化学阻抗光谱和三种不同的深度学习模型。此外，AI模型是使用多通道数据设计和开发的，并在MATLAB中评估了性能。结果表明，EIS测量的阻力增加，是持续的电池老化过程（例如损耗O活动材料，固体电解质相间相间增厚和锂电池）的持续抗性。AI模型表明了准确的容量估计，LSTM模型基于使用RMSE的模型评估揭示了出色的性能。这些发现突出了仔细管理电池充电过程的重要性，并考虑了导致退化的因素。理解降解机制可以开发策略来减轻衰老过程并延长电池寿命，最终导致性能改善。
Functional-selected LiF-intercalated-graphene enabling ultra-stable lithium sulfur battery
使用功能性选择性的固体电解质相（SEI）作为阳极保护层，可以有效地避免随后用于锂硫（Li-s）持续的不平坦锂电沉降。解决了传统刚性LIF SEI的单个功能，机械粉碎和剥离的问题，这是一种独特的功能选择的刚性刚性固化耦合偶联的Lif插入式涂纸（LIF-GN）sei，作为一个构建的保护，是由In-Operando X-RayChipRoscrospry（Xpsprace）（Xpsprace）构建的。由于LIF和石墨烯层的协同作用，这种插入功能性的SEI体系结构表现出巨大的弹性模量（刚性 - 可易加的耦合与浅的年轻人的模量（〜430 MPA）（约430 MPA），并且可以伴随〜20 gpa的模量，并且可以与〜20 gpa的模量），并且是机械强度的强度，并且是机械的强度李离子的前所未有的可行性。因此，通过原点内的/相对的拟合，有效地排除了从Lif-gn SEI中排除的，li 2 s成核测试和视觉渗透实验，这是有效的能力，可以有效地保护li and-li and-seprorchem deceled cormecor cormecor，li 2 s成核测试和视觉渗透实验具有深刻的能力。在300个循环中，在1 c和0.5 c时的高排放能力为1092 mAh/g）。2020年，由Elsevier B.V.和Science Press代表科学出版社和中国科学院化学物理学院发表。
基于多孔电极理论的锂离子电池的电化学机械变形的快速模拟
锂离子电池在循环过程中改变其几何尺寸，这是一系列显微镜机制的宏观结果，包括但不限于扩散诱导的膨胀/收缩/收缩，气体进化，固体电解质相间相间相位相和颗粒的裂纹。通过数学模型预测非线性维度变化对于电池的终身预测，健康管理和非破坏性评估至关重要。在这项研究中，我们提出了一种将粉末材料弹性模型实施到多孔电极理论（PET）中的方法。通过将总体变形分解为弹性，塑料和扩散引起的部分，并使用粉末可塑性模型来描述塑料部分，该模型可以捕获由液体（DE-）插入引起的可逆厚度变化，以及由于重新安排和颗粒的稳定而导致的不可逆厚度变化。对于预测电池健康和安全性的现实世界应用，关键在于迅速解决数学方程。在这里，我们将耦合模型实施到开源软件PETLION中，以进行毫秒尺度模拟。使用从文献中收集的值，在不同条件下测试的值，与现实世界观测值相比，对计算模型进行参数化，并定性分析以发现参数输出关系。©2024作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。[doi：10.1149/1945-7111/ad4f1e]这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。
储能材料
O3 型层状氧化物材料因其较高的容量而被视为最有前途的钠离子电池正极材料之一，然而，它们通常在高度脱钠状态下遭受结构损伤。为了获得稳定/高容量的 O3 型钠离子正极，成功制备了一系列富镍 O3 – Na[Ni x Fe y Mn 1-xy ]O 2 (x ¼ 0.6、0.7 和 0.8) 氧化物正极，并系统地研究了高压下的相变。结合电化学测量和结构表征，在2.0 – 4.2 V的电压范围内证明了Na+插层（脱）过程中从O3到O03、P3、O300相的结构转变。此外，揭示了高压容量衰减的几个原因：1）由于晶体结构中Na+较少导致高压相的热力学不稳定性；2）高压相演变过程中体积变化大，Na+扩散动力学较差；3）正极颗粒表面形成微裂纹和正极-电解质中间相。针对上述问题，我们设定了合理的截止电压4.0 V，避免了O3 00相的形成，减少了电解液的分解，获得了~152 mAh g 1 (~467 Wh kg 1 )的高可逆容量，在0.5C下经过200次循环后，容量保持率高达~84%，表现出了良好的储钠性能。这项研究为高性能富镍O3型钠离子正极的进一步发展提供了结构-性能关系方面的见解。
在计算机药物中重新利用青霉素靶向SARS-COV-2 的主要蛋白酶mpro
摘要背景：SARS冠状病毒-2（SARS-COV-2）感染引起新型冠状病毒病（Covid-19）。这是一种呼吸道感染，目前在全球范围内成为大流行，影响了超过500万人。到目前为止，尚无用于疾病管理的治疗或疫苗。主要蛋白酶，SARS-COV-2中的M Pro是许多科学家探索的可药物目标。我们使用众所周知的使用计算工具的药物重新利用方法来针对这一点。方法：Schrödinger软件用于研究。配体是通过将其导入使用LIGPREP优化的Maestro图形用户相间的大师图形用户中间，并使用OPLS3E力场最小化的分子几何形状来制备。m Pro Crystal结构6LU7从PDB下载并进行了优化。分子使用滑行对接中的Covdock模块对接。此外，使用Desmond模块对100 ns进行了分子动力学模拟。结果：在对接和分子相互作用研究中，青霉素通过形成亲水性，疏水性，静电相互作用而成为具有一致结合模式的命中。分子动力学模拟证实了相互作用。苯氧基甲基苯基霉素和卡替霉素的相互作用始终如一，并且似乎是最有前途的。结论：通常，由于抗性的发展，抗生素不愿在病毒大流行中使用。azithromycin与羟氯喹结合使用，以治疗COVID-19。青霉素对大多数细菌感染的有效和一线抗生素。这项研究表明苯氧基苯甲酰甲基霉素和卡替霉素可以与羟氯喹一起尝试。此外，这项研究显示了使用计算机辅助的对接工具和β-内酰胺在Covid-19中的潜在作用的药物重新利用的探索。
电解质溶剂的分子设计可实现能量...
锂离子电池对社会产生了巨大影响，最近获得了诺贝尔化学奖 1、2。经过几十年的商业化，锂离子电池正迅速接近其能量密度的理论极限，从而推动了锂金属化学的复兴 3-6。然而，锂金属电池的推广应用受到其循环寿命较短的困扰 4、5。锂金属和电解质之间无法控制的副反应形成化学不稳定、机械易碎的固体电解质界面相 (SEI)。SEI 在循环过程中容易破裂，导致树枝状生长、“死锂”形成和不可逆的锂库存损失 4。电解质工程可以调整 SEI 结构和化学性质，使其成为实现锂金属负极的关键且实用的方法 7、8。对于一种有前景的电解质，必须同时满足几个关键要求 9 – 11 ：（1）始终如一的高库仑效率（CE）以最大限度地减少锂的损失，包括在初始循环中，（2）在贫电解质和有限过量锂条件下的功能性以实现最大比能量，（3）对高压正极的氧化稳定性，（4）合理的低盐浓度以实现成本效益和（5）高沸点和不可燃性以确保安全性和可加工性。电解质工程方面的最新研究提高了锂金属电池的循环性，包括盐添加剂优化 12 、溶剂比例修改 13 、 14 和液化气电解质 15 。特别是，高浓度电解质 16、17 和局部高浓度电解质 11、18 – 22 被认为是最有效的方法。高浓度电解质成功减少了 Li + 溶剂化结构中的游离溶剂分子，从而形成了以无机为主的 SEI 和更好的锂循环性能。整个系列
可充电电池的混合脉冲功率表征测试的物理信息设计
可充电电池的行业标准诊断方法，例如混合动力汽车的混合脉冲功率表征（HPPC）测试，提供了一些健康状况（SOH）的迹象，但缺乏指导协议设计并确定降级机制的物理基础。我们为HPPC测试开发了基于物理学的理论框架，该框架能够准确确定多孔电极模拟中电池降解的特定机制。我们表明，电压脉冲通常比电流脉冲更可取，因为电压分辨线性化更快地量化了降低而无需牺牲精度或在测量过程中允许态度的显着变化。此外，从电极动力学尺度的差异中发现了电荷 /放电脉冲之间的不对称信息增益。我们演示了使用富含镍的阴极和石墨阳极的模拟锂离子电池上的物理信息的HPPC方法。通过物理知识的HPPC进行多变量优化，可以迅速确定与阳极处降解现象相关的动力学参数，例如固体电解质相间相（SEI）生长（SEI）生长和锂板，以及在阴极中，例如氧化诱导的阳离子疾病。如果通过实验验证了HPPC测试的标准电压协议，则可以通过为电池降解的可解释的机器学习提供新的电化学特征来加快电池SOH评估和加速材料设计的关键作用。©2024作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。[doi：10.1149/1945-7111/ad4394]这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。
适用于 4 和 5 V 级固态锂金属电池的高氧化稳定性聚合离子液体基聚合物电解质
然而，大多数固体电解质的电化学稳定窗口通常不够宽，无法实现锂金属与达到如此高能量密度所需的 4 V 级正极的稳定循环。[11–13] 相反，如果没有形成钝化界面，大多数固体电解质往往会在与锂金属的界面处发生化学或电化学还原和/或在与正极的界面处氧化，导致循环性能差和循环寿命短。[14,15] 此外，锂金属阳极在充电时容易形成所谓的锂金属枝晶，枝晶会渗透到固体电解质中并导致电池短路。电池放电时，在锂金属和固体电解质之间的界面处形成的空隙会导致电流收缩，并被证明会促进枝晶的形成。[16–20] 因此，固体电解质不仅需要与锂金属和正极形成稳定的界面，还必须能够稳定地电镀和剥离锂金属。与无机固体电解质相比，聚合物固体电解质通常更柔韧，在循环过程中能够与电极保持更紧密的接触，从而减轻了锂金属和固体电解质界面处空隙的形成。然而，较低的室温离子电导率和较窄的电化学稳定窗口阻碍了它们的应用。[21–23] 在聚合物固体电解质中加入增塑剂有助于提高室温下的离子电导率，同时保持聚合物的柔韧性。[24–26] 聚合物基质，包括聚环氧乙烷 (PEO)、[26–29] 聚丙烯腈 (PAN)、[30,31] 聚甲基丙烯酸甲酯 (PMMA)、[32,33] 和聚偏氟乙烯-共-六氟丙烯 (PVDF-HFP) [34–37] 和增塑剂，如碳酸盐 [38–40]
食品加工工程与技术
3 传热传质的基本原理 ......................................................................................69 3.1 简介 ...................................................................................................... 69 3.2 传输现象的基本关系 .............................................................................. 69 3.2.1 传输的基本定律 ............................................................................. 69 3.2.2 传热传质的机制 ............................................................................. 70 3.3 传导传热传质 ............................................................................................. 70 3.3.1 傅立叶定律和菲克定律 ............................................................................. 70 3.3.2 稳态传导传输中傅立叶定律和菲克定律的积分 ............................................................. 71 3.3.3 热导率、热扩散率和分子扩散率 ............................................................................. 73 3.3.4 稳态传导传热传质过程的示例 ............................................................................. 76 3.4 对流传热传质 ............................................................................................. 81 3.4.1 薄膜（或表面）传热传质系数................... 81 3.4.2 对流传热传质的经验相关性 ...................................................................................................... 84 3.4.3 稳态界面质量传递 ......................................................................................................