PVA碱性凝胶聚合物电解质电化学稳定性及其在锌镍二次电池中的应用

溶解铸膜法制备了PVA(聚乙烯醇)-KOH碱性聚合物电解质.用循环伏安和激光拉曼光谱对其电化学稳定性进行了研究,并将其应用于锌镍二次模拟电池.结果表明,该固态电解质具有较好的稳定性,循环寿命远远高于以5 m o l/L KOH水溶液为电解质的锌镍电池.     

PVA-PAA-KOH碱性凝胶聚合物电解质薄膜的研究

由聚乙烯醇(PVA)和聚丙烯酸(PAA)成功制备了PVA-PAA-KOH碱性凝胶聚合物电解质薄膜.XRD结果表明,PAA和KOH的加入,有效降低了PVA的结晶程度,并使得该薄膜处于无定形态.交流阻抗结果表明,该薄膜的电导率随着PVA含量的增加而减小.当薄膜组成为PVA:AA:KOH=10:50:40(质量比)时,其室温电导率最大,为2.4×10-2S/cm.循环伏安(CV)和激光拉曼光谱结果表明,该电解质膜具有较好的电化学稳定性.以此薄膜为电解质组装聚合物镍氢二次电池,结果表明,与碱性水溶液为电解液的电池相比,该聚合物电池具有较优的循环寿命,低倍率放电性能良好.     

PVA基碱性复合聚合物电解质的制备及其性能

以聚乙烯醇(PVA)、丙三醇(GROL)、SiO2、KOH为原料,采用溶液浇铸法制备PVA基碱性复合聚合物电解质(ASPE)膜.运用交流阻抗法、循环伏安法、X线衍射和红外光谱等技术表征其性能.研究结果表明:添加增塑剂GROL后体系的电化学稳定窗口及力学性能有所降低,在具备良好机械强度前提下,适量GROL的加入可以显著提高体系的离子电导率;PVA/SiO2/KOH/H2O ASPE显示了良好的电化学性能和力学性能,当SiO2添加量为7%(质量分数)时,碱性聚合物电解质的室温离子电导率达到最高14.56×10-3 S/cm,与纯PVA/KOH相比提高了1个数量级;电化学稳定窗口为2.4V,50次循环后窗口大小基本不变.     

固体聚合物电解质在(牻)牛儿醇电化学氧化中的应用

利用固体聚合物电解质（ＳＰＥ）复合电极，将Ｌｏｎｇ牛儿醇选择氧化为Ｌｏｎｇ牛儿醛。为了提高反应的选择性。可将ＭｎＯ２沉积于Ｎａｆｉｏｎ电极上，Ｎａｆｉｏｎ电极上生成的ＭｎＯ２将Ｌｏｎｇ牛儿醇氧化为Ｌｏｎｇ牛儿醛，该反应电流效率较高。     

聚合物锂离子电池负极电化学性能研究

制备了聚合物锂离子电池用负极 ,对其首次充放电效率、比容量、不同放电倍率下放电性能进行了测试 .首次充放电容量分别为 340 m A· h·g- 1和 310 m A·h· g- l,库仑效率可达 91% .以锂锰氧为正极组装了聚合物锂离子电池 ,通过测试表明制备的聚合物锂离子电池具有较好的循环性和大电流放电能力 .所制负极可应用于聚合物锂离子电池中 .     

改性剂对PVA基碱性固体聚合物电解质性能的影响

为了改善PVA-KOH-H2O体系碱性固体聚合物电解质(ASPE)的性能,采用溶液浇铸法向其中添加改性剂制备复合电解质膜,利用X射线衍射仪(XRD)、循环伏安法(CV)和交流阻抗法(AC)等对电解质膜的物相和性能进行了表征.研究结果表明:聚合物电解质以无定形态为主,含极少量晶相,改性剂的适量添加可以降低电解质膜的结晶度增大无定形区域,离子电导率随PEO的加入先减小后增大,随增塑剂的加入先增大后减小,三种改性剂中GROL效果最好可达4.52×10-2 S/cm,电化学稳定窗口随改性剂的添加略微变窄,但仍显示了较好的电化学稳定性,当三种物质同时共混加入时电化学性能优于单个组分.该研究结论对制备高能量碱性固体电池具有一定的参考价值.     

聚合物锂离子二次电池

聚合物锂离子二次电池是一种新型锂离子电池，既具有锂离子电池的优点又具有易于薄型化和改变形状的特点，符合便携式电器小型化趋势的要求，已成为电池研究开发的又一热点，本从贝尔塑料锂离子电池出发，着重综述了凝胶电解质锂离子电池应用研究现状。     

锂电池复合型聚合物电解质材料研究进展

综述了近年来国内外在锂离子电池复合型固态聚合物电解质和复合型凝胶聚合物电解质材料的研究进展。     

固体聚合物电解质在牛儿醇电化学氧化中的应用

利用固体聚合物电解质 ( SPE)复合电极 ,将牛儿醇选择氧化为牛儿醛 .为了提高反应的选择性 ,可将 Mn O2 沉积于 Nafion电极上 ,Nafion电极上生成的 Mn O2 将牛儿醇氧化为牛儿醛 ,该反应电流效率较高 .     

碱性固体聚合物电解质膜的制备及性能研究

以聚乙烯醇(PVA)、聚乙二醇(PEG)和KOH为原料,运用溶液浇注法制备了PVA-KOH-PEG-H2O电解质膜,采用X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、交流阻抗(AC)和循环伏安(CV)等技术对其结构和性能进行表征。结果表明,碱性固体聚合物电解质膜(m(PVA)∶m(KOH)∶m(PEG)=1∶3∶1)的室温(15℃)电导率可达到0.106 S/cm,电导率与温度关系符合Arrhenius方程。XRD测试结果表明,PVA和PEG均以无定形形式存在于碱性固体聚合物电解质膜中;SEM测试结果表明,PVA和PEG在聚合物中形成均一的形貌;循环伏安曲线表明,碱性固体聚合物电解质膜的电化学稳定窗口为2.4 V。此外,组装了Al/AgO电池,并进行了充放电测试。     

镍-氢电池充放电过程中的化学物理现象及机制

用X射线衍射等方法分析了MH/Ni电池电极过程中电极活性材料β-Ni(OH)₂和AB5合金的精细结构和微结构的变化,并把其与电池性能联系起来,从而揭示了充放电过程的物理现象和物理机制.分析发现：MH/Ni电池的物理导电机制是氢离子在正负极间的定向迁移和运动,氢离子是由氢原子离开和β-Ni(OH)₂来提供,而不是由β-Ni(OH)₂→β-NiOOH的相变来提供.     

碱性固态高分子电解质薄膜的合成与金属-空气燃料电池的应用

提出了一项经由自由基聚合反应及溶液成膜法制备新型超高离子导电度高分子薄膜的制备方法.利用高亲水性之聚乙烯醇为基材,并利用丙烯酸单体于PVA高分子溶液中行自由基聚合反应,并藉由交联剂的使用以及调整丙烯酸聚合比例,使制备成内穿透网状结构的高分子薄膜,此薄膜在吸附32wt-%碱性氢氧化钾溶液后,室温离子导电度可达0.301S·cm-1,若在吸附2M硫酸溶液后,其室温离子导电度亦可达0.175S·cm-1,并同时拥有良好的机械强度;在锌空气电池以及铝空气电池的应用测试中,结果显示此高分子电解质薄膜可提供电池具有高的电池利用率以及高的使用功率密度,并且同时拥有很好之电化学稳定度,对于未来在燃料电池以及金属-燃料反应系统上具有很高的应用潜力.     

混合动力镍氢动力电池参数辨识

为实现电池SOC(State of Charge)的精确估计与提高电池模型的精确性,采用等效电路模型PNGV电池试验手册中的标准电池模型,基于辅助变量法和最小二乘法相融合的方法提出了混合动力镍氢动力电池在线参数辨识方法,并利用MATLB/SIMULINK建立电池模型.仿真分析结果显示,所建立的电池模型电压最大误差为4....     

MH/Ni电池镍正极的研究新进展

综述MH／Ni电池正极材料氢氧化镍的结构、性质和制备方法,并详细介绍影响镍正极性能的因素。     

聚合物锂离子电池凝胶电解质的研究进展

凝胶聚合物电解质(GPE)因具有良好的力学加工性能、安全性能和较高的室温离子电导率而受到广泛关注。针对国内外通过修饰聚合物基体、优化有机增塑剂、改善锂盐、改善复合离子液体、加入无机粒子的方式对GPE的改性研究进行了相关总结与分析。     

混合动力电动汽车MH/Ni电池放电性能实验分析

根据混合动力电动汽车镍氢动力电池研发需要,针对其结构特点和工作原理,设计了144 V/(6.5 A·h)镍氢电池组的实验方案,提出了放电效率、电池内阻的处理方法,并利用Matlab软件对实验数据进行处理,结合放电电流、荷电状态、电池内阻和环境温度等相关参数之间的影响,分析了电池组的端电压特性、内阻性能以及电池组在常温、高温、低温下的放电特性,结果表明,镍氢电池组在常温和高温下具有良好的放电特性,电池组不适宜在-30℃下工作.     

镍氢电池充放电传热过程模拟

结合实验数据和理论分析,建立了D型镍氢电池的传热模型.用该模型对电池的充放电过程进行模拟,并且给出了电池内部的温度分布.与实验测量值比较,两者结果吻合较好.该模型和相应的模拟为进一步研究电池的发热特性、改善其温度性能提供了有益参考.     

车载镍氢电池热学模型的建立与试验

根据现有电池热学模型存在的不足,利用Fluent建立了更为完善的基于耦合传热(CHT)算法的电池热学模型,并针对所使用的镍氢电池模型确定了各项参数指标.然后通过搭建相关试验平台对该模型的精确性进行了试验验证,二者数据对比表明由热学模型得到的计算结果与试验值具有良好的一致性.最后对镍氢电池的发热量比例分配及随电池负荷状态(SOC)的变化规律进行了分析,研究结果表明:随着充电电流的增大,焦耳热所占比例从1C(1A电流)充电时的40%迅速增大到5C充电时的70%以上.     

电动车用镍氢电池模块的充放电模型研究

在电动汽车镍氢电池改进等效电路模型的基础上，基于模糊化电池的荷电状态（SOC），利用模糊推理的方法来估计电路模型的时变参数，并以SOC为模糊输入量，电池模型参数为模糊输出量．由于模糊推理所确定的模型参数根据模糊SOC是动态变化的，因此不仅提高了电池模型的精度，而且降低了对SOC估计精度的要求．仿真试验表明，在不考虑温度影响的情况下，利用该方法所得到的电池模块端电压仿真数值与实测值的最大绝对误差为0．04V，相对误差为0．28％，说明这种变参数不变结构的自适应模型具有很高的可靠性和精确性．