Mass Transfer Behaviors and Battery Performance of a Ferrocyanide-Based Organic Redox Flow Battery with Different Electrode Shapes

流动电池 亚铁氰化物 电池(电) 矩形 电极 材料科学 电压 氧化还原 传质 电化学 化学 电气工程 计算机科学 数学 冶金 工程类 物理 热力学 几何学 功率(物理) 物理化学 色谱法
作者
Pengfei Zhang,Xi Liu,Junjie Fu,Fengming Chu
出处
期刊:Energies [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:16 (6): 2846-2846 被引量:1
标识
DOI:10.3390/en16062846
摘要

The ferrocyanide-based organic redox flow battery (ferrocyanide-based ORFB), based on electrochemistry, has become a potential energy storage technology due to its low price, eco-friendliness, safety, and convenience. However, its low efficiency and poor mass transfer performance hinder the application of the ORFB. The influence of the electrode shape (trapezoid, sector, and rectangle) on the mass transfer and battery performance are studied based on a numerical model, which is verified by the experiments. The results show that battery performance of the trapezoid electrode is better than that of the sector and rectangle electrode. The discharge voltage of the rectangle battery is the lowest, and the discharge voltage of the trapezoid battery is the highest. The discharge voltage of the rectangle battery is 4.47% lower than that of the trapezoid battery. The uniformity factor value of the trapezoid battery is 26.9% higher than that of the rectangle battery. The trapezoid shape is the best design for the electrode, contributing to the application of the ferrocyanide-based ORFBs.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
两张发布了新的文献求助10
刚刚
爆米花应助风中诺言采纳,获得10
1秒前
可研完成签到 ,获得积分10
1秒前
2秒前
3秒前
Liu完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
4秒前
April_nd完成签到,获得积分10
5秒前
Liu发布了新的文献求助10
6秒前
多多多应助xuan采纳,获得10
7秒前
8秒前
9秒前
10秒前
Tamier完成签到,获得积分10
11秒前
ashore发布了新的文献求助30
12秒前
麻果发布了新的文献求助20
12秒前
踏实的代曼完成签到,获得积分10
12秒前
wang发布了新的文献求助10
13秒前
小小发布了新的文献求助80
15秒前
15秒前
两张完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
QIQI应助笑点低凝荷采纳,获得10
18秒前
尘落埃应助hi采纳,获得10
20秒前
ally完成签到,获得积分20
21秒前
22秒前
英俊的铭应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
CodeCraft应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
23秒前
23秒前
23秒前
23秒前
科目三应助科研通管家采纳,获得10
23秒前
23秒前
研友_nqrKQZ发布了新的文献求助10
23秒前
24秒前
24秒前
Cxy完成签到,获得积分10
26秒前
蓑衣客发布了新的文献求助10
26秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583974
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9162735
关于积分的说明 19607753
捐赠科研通 7165896
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266349
关于科研通互助平台的介绍 2431292
邀请新用户注册赠送积分活动 2257894