Development of organic redox‐active materials in aqueous flow batteries: Current strategies and future perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aqueous redox flow batteries, by using redox‐active molecules dissolved in nonflammable water solutions as electrolytes, are a promising technology for grid‐scale energy storage. Organic redox‐active materials offer a new opportunity for the construction of advanced flow batteries due to their advantages of potentially low cost, extensive structural diversity, tunable electrochemical properties, and high natural abundance. In this review, we present the emergence and development of organic redox‐active materials for aqueous organic redox flow batteries (AORFBs), in particular, molecular engineering concepts and strategies of organic redox‐active molecules. The typical design strategies based on organic redox species for high‐capacity, high‐stability, and high‐voltage AORFBs are outlined and discussed. Molecular engineering of organic redox‐active molecules for high aqueous solubility, high chemical/electrochemical stability, and multiple electron numbers as well as satisfactory redox potential gap between the redox pair is essential to realizing high‐performance AORFBs. Beyond molecular engineering, the redox‐targeting strategy is an effective way to obtain high‐capacity AORFBs. We further discuss and analyze the redox reaction mechanisms of organic redox species based on a series of electrochemical and spectroscopic approaches, and succinctly summarize the capacity degradation mechanisms of AORFBs. Furthermore, the current challenges, opportunities, and future directions of organic redox‐active materials for AORFBs are presented in detail.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».