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电化学组简讯 2024 年 10 月
和米利肯。2004 年，我成为一名企业家，开发和利用防弹纤维用于国防应用。当时市场对新材料的需求强劲，然而，随着技术的发展和规模冲突的解决以及全球金融危机的袭来。虽然技术转向复合材料，但需求并不像我们预想的那样匹配。结果，新的管理层接手了，我转而进入电池行业。2011 年，我创办了一家名为 Dreamweaver 的公司。Dreamweaver 生产用于锂离子电池的高温热阻隔膜。我们承包生产该技术并进行营销。挑战在于，电池行业不会接受单一来源生产来广泛采用新技术。2017 年，我们创办了 Soteria，它基于联盟和许可模式，我们在其中推广、开发和营销电池安全技术。
通过层间策略提高平面片上锌离子微电池的电化学性能
必须开发具有高容量电极和更环保、更经济、更稳定的系统的平面片上微电池，这对于为即将推出的微型片上系统智能设备供电至关重要。然而，由于制造工艺复杂、循环过程中微电极的稳定性以及在有限的设备体积内保持更高容量的挑战，高稳定性微电池领域的研究受到限制。为了满足这一需求，本研究专注于提供高度稳定和高容量的微电极。这涉及在电极材料和集电器之间添加 PEDOT 层，应用于平面聚苯胺阴极和锌阳极设备结构中以增强电荷存储性能。这种简单的策略不仅可以提高设备在长期循环中的稳定性并降低电荷转移阻力，还可以将 0.1 mA cm − 2 时的电荷存储容量从 17.64 μ Ah cm − 2 提高到 19.75 μ Ah cm − 2 。因此，锌离子微电池实现了显著的峰值面积能量和功率，分别为 18.82 μ Wh cm − 2 和 4.37 mW cm − 2。这项工作提出了一种有效的策略来提高平面微电池的电化学性能，这对先进便携式电子产品的发展至关重要。
www.jese-online.org原始科学论文一种简单，敏感且具有成本效益的电化学传感器，用于测定N-乙酰半胱氨酸>
背景和目的：甲氨蝶呤（MTX）是一种广泛使用的抗癌药物，但其过度使用会导致显着的副作用。因此，为其确定设计简单和敏感的分析方法至关重要。实验方法：在这项工作中，基于离子液体（IL）/Ni-CO分层双氢氧化物纳米片（Ni-CO-LLDH）修饰的碳糊电极IL/Ni-CO-LDH/CPE制备电化学传感器。循环伏安法，差异脉冲伏安法和计时度测定法用于评估设计传感器的性能以进行MTX测定。关键结果：IL/Ni-CO-LDH/CPE传感器在线性动力学范围0.02至140.0 µm的差分脉冲伏安法和MTX浓度之间表现出线性关系，检测极限为0.006 µm。IL/Ni-CO-LDH/CPE传感器在实际样品上的回收测试中表现出1.7至3.7％之间的相对标准偏差值，表明该方法的精度。结论：具有成本效益和良好性能的设计传感器对于治疗药物监测和临床诊断可能很有价值。
{基于功能性碳材料的高级电化学传感器}
简介：对血糖浓度的可靠，准确的测量对于在诊断糖尿病，妊娠糖尿病和空腹葡萄糖耐受性受损的临床决策中至关重要。材料和方法：调查是以问卷的形式进行的。问卷通过基于SurveyMonkey云的软件（SurveyMonkey，Inc。，San Mateo，USA）作为克罗地亚实验室（n = 204）以电力形式发送给所有克罗地亚式的软件，作为克罗地亚eqa（外部质量评估）提供者克罗地亚质量评估中心（CROO）的外部质量评估（CROQAL）（CROOQAL）的 结果：总共148（73％）实验室对调查做出了回应。 大部分实验室永远不会使用葡萄糖抑制剂管进行随机葡萄糖测量（超过一半）或葡萄糖功能测试（四分之一）。 只有三个实验室使用建议的糖酵解抑制剂柠檬酸盐。 即使不建议将其中一些用于血浆葡萄糖测量，也使用了许多其他抑制剂。 当葡萄糖抑制剂管不可用时，葡萄糖几乎从未在冰上采样（93％）。 结论：克罗地亚的实验室不遵循有关糖酵解抑制剂的建议程序，以确定葡萄糖。 关键字：放分析阶段；葡萄糖;葡萄糖抑制剂；抗凝剂；柠檬酸盐结果：总共148（73％）实验室对调查做出了回应。大部分实验室永远不会使用葡萄糖抑制剂管进行随机葡萄糖测量（超过一半）或葡萄糖功能测试（四分之一）。只有三个实验室使用建议的糖酵解抑制剂柠檬酸盐。即使不建议将其中一些用于血浆葡萄糖测量，也使用了许多其他抑制剂。葡萄糖几乎从未在冰上采样（93％）。结论：克罗地亚的实验室不遵循有关糖酵解抑制剂的建议程序，以确定葡萄糖。关键字：放分析阶段；葡萄糖;葡萄糖抑制剂；抗凝剂；柠檬酸盐
基于蒙特卡罗模拟、人工智能和机器学习的三维电化学处理外来染料废水的建模与优化
摘要 本研究研究了三维电化学工艺对外来化合物纺织废水中甲基橙 (MO) 染料污染物的脱色性能。采用具有强氧化电位的电化学技术处理纺织染料，并采用附加吸附技术有效去除废水中的染料污染物。在电流密度为 15 mA/cm 2、能耗为 3.62 kWh/kg 和电流效率为 79.53% 的情况下，MO 去除率约为 98%。在电流密度为 15 mA/cm 2 时，50 mg/L MO 污染物迅速矿化，半衰期为 4.66 分钟。此外，在三维电化学反应器中对石墨插层化合物 (GIC) 进行电极化，以增强直接电氧化和 . OH 的生成，从而提高协同处理效率。利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）算法，对MO污染废水的脱色进行了优化。统计指标表明，模型的优越性顺序为：ANN>RF>SVM>多元回归。人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）方法对工艺参数的优化结果表明，电流密度为15 mA/cm 2、电解时间为30分钟、初始MO浓度为50 mg/L是维持电化学反应器电流和能源效率的最佳操作参数。最后，蒙特卡洛模拟和敏感性分析表明，ANN的预测效率最好，不确定性和变异性水平最低，而随机森林的预测结果略好。
有效的电化学CO2通过金属减少到CO ...
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电化学储能材料和界面的红外纳米成像和纳米光谱
摘要 电化学界面对于储能装置的功能和性能至关重要。因此，开发表征这些界面的新方法以及电化学性能对于弥合现有知识空白和加速储能技术的发展至关重要。特别需要的是能够以非破坏性的方式表征表面或界面，并具有足够的分辨率来辨别单个结构和化学构件。为此，利用原子力显微镜平台内近场相互作用的亚衍射极限低能红外光学探针，例如伪外差纳米成像、光热纳米成像和纳米光谱以及纳米级傅里叶变换红外光谱，都是强大的新兴技术。它们能够以纳米分辨率进行非破坏性表面探测和成像。本综述概述了最近使用这些先进的红外近场探针表征可充电电池中的原位、原位和操作电极材料和电化学界面的努力。
两全其美：混合NMC/LMFP电池和电化学优化
在一个比以往任何时候都更快的世界中，至关重要的是，锂离子电池（LIBS）不会落后。电池性能取决于三个关键因素：能量密度，充电速度和耐用性。流行的阴极化学包括富含Ni的材料和混合磷酸盐，每种都提供独特的优势。该项目旨在融合和优化两种阴极材料的组合，合并其优势以创建较高质量的Lib阴极，不仅可以增强性能，还可以减轻每种材料的弱点。在该项目中，富含Ni的材料（NMC811-高能量密度）与磷酸盐材料（LMFP64 - 在快速充电速率下更好的性能）混合。我们将展示使用混合阴极的优势，并在两种活性阴极材料之间找到优化的比率。