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Enregistrement W4411197888 · doi:10.1021/acs.chas.5c00047

Chemical Hazard Assessment of Vanadium–Vanadium Flow Battery Electrolytes in Failure Mode

2025· article· en· W4411197888 sur OpenAlexafffund
Kourosh Khaje, Behzad Fuladpanjeh‐Hojaghan, Jürgen Gailer, Viola Birss, Edward P.L. Roberts

Notice bibliographique

RevueACS Chemical Health & Safety · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVanadiumFlow batteryFailure mode and effects analysisElectrolyteHazardBattery (electricity)Materials scienceMetallurgyChemistryThermodynamicsComposite materialElectrodePhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing demand for energy storage and the rising frequency of lithium ion battery failure events worldwide underscore the urgency of addressing the battery safety challenges. Ensuring the safe and reliable deployment of advanced battery technologies is paramount. Flow batteries present a promising solution for long-duration energy storage, yet their electrolytes pose potential hazards to human health and the environment. The largest scale vanadium–vanadium flow batteries have been reported in China, with a 100 MW/400 MWh system reportedly commissioned in 2022 and a 175 MW/700 MWh battery completed in December 2024. This is equivalent to 150–200 million liters of vanadium electrolyte. This study aims to assess the chemical hazards of the electrolytes in vanadium–vanadium flow battery during failure mode. There is little or no chemical hazard data for the electrolyte mixtures, and the hazard assessment was thus based on chemical reactivity and toxicity data for the individual electrolyte components. Potential failure modes are identified with overcharging (or high cell voltages) in particular presenting potential hazards due to the possible production of toxic gases. Depending on the electrolyte composition, these conditions could result in the evolution of Cl 2, SO 2, H 2 S, or PH 3 gases, with immediate associated risks for human health. The two main all-vanadium flow battery chemistries use either sulfuric acid or sulfuric acid/HCl mixtures as the supporting electrolyte, with low concentrations of phosphoric acid often included in the sulfuric acid systems. The sulfuric acid–based cells generate oxygen and hydrogen at the positive and negative half-cell electrodes, respectively, during overcharge. On the other hand, the mixed H 2 SO 4 /HCl-based chemistries produce chlorine at the positive electrode during overcharge and potentially under normal charging conditions at high states-of-charge if the flow-rate is insufficient. Vanadium electrolytes containing chloride ions therefore present the most significant toxicity hazards in failure mode. The inherently safe design of battery management and control systems, along with electrolyte containment, is an essential measure to ensure safe flow battery operation. The next step involves designing controlled experiments to study overcharging effects on the electrolyte stability and degradation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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