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Enregistrement W4413128520 · doi:10.1021/acs.chas.5c00098

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

2025· article· en· W4413128520 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 analysisHazardElectrolyteBattery (electricity)Mode (computer interface)Materials scienceEnvironmental scienceReliability engineeringMetallurgyChemistryEngineeringComputer scienceThermodynamicsElectrodePhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Emerging battery technologies are transforming the landscape of energy storage. Within this domain, flow batteries are increasingly seen as critical enablers for the integration and deployment of renewable energy systems. Nevertheless, the electrolytes utilized in these systems present potential risks to both human health and environmental safety. Over the past five decades, vanadium–vanadium flow batteries have become a commercially viable solution; however, several distinct electrolyte compositions have been proposed for asymmetric vanadium flow batteries (V-X FB: X = Ce, Br, Fe, Mn, Zn, H 2, O 2 ), each driven by unique technical and commercial motivations. This study aims to evaluate their risks, prioritize further research investments, and identify gaps in current efforts to advance safer and more sustainable energy storage technologies. This research builds on our prior work, entitled Chemical Hazard Assessment of Vanadium–Vanadium Flow Battery Electrolytes in Failure Mode, [ Khaje, K. ACS Chem. Health Saf. 2025, 32, 449–460]. But shifts the focus to asymmetric vanadium flow batteries that are at a lower technology readiness level and are earlier in the commercialization pathway. Overcharging of batteries has been identified as one of the primary potential failure modes, directly leading to electrolyte degradation. This condition poses significant hazards due to the potential generation of toxic gases. Depending on the electrolyte composition, overcharging may result in the release of gases, such as Cl 2, Br 2, SO 2, H 2 S, PH 3, NO 2, CO 2, NH 3, or HCN, each carrying immediate risks to human health. This study shows that electrolytes containing bromide, chloride, and cyanide ions are particularly concerning, as they present the most severe toxicity hazards during failure modes. Future experimental work is needed to evaluate conditions under which gases are produced by these flow batteries under both normal and severe overcharging conditions and to quantify the associated hazards. This will provide critical insights for improving battery safety and guiding future research and development in energy storage technologies.

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 enseignants0,291
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
Bibliométrie0,0000,002
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 GPT0,311
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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