已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Discovery and Design of Electroactive Molecules for Aqueous Redox Flow Batteries

作者
Qi Zhang,Li Zhang,Xinkuan Zhao,Ke Xu,Zili Chen,Yanliang Ji
出处
期刊:ChemEngineering [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:10 (4): 52-52 被引量:1
标识
DOI:10.3390/chemengineering10040052
摘要

Aqueous organic flow batteries are a promising technology for large-scale energy storage, owing to their safety, low cost, and tunable molecular properties. Battery performance is critically governed by the redox potential, solubility, and stability of organic active species, making molecular design a central research priority. Yet, many current systems still rely on inorganic metal-based materials, which face challenges such as high cost and sluggish kinetics. This review outlines a systematic molecular-engineering framework for designing novel redox species, offering strategies to tailor solubility, redox potential, and molecular size in both organic compounds. Recent advances in mechanistic insight, functionalization, and structure-dependent electrochemical performance are summarized. Computational chemistry and machine learning are highlighted for accelerating high-throughput screening and property prediction, speeding up molecular optimization. Small molecules (1–4 rings), including quinones (C=O), alloxazines, phenazines, and indigo derivatives, which undergo reversible redox reactions involving nitrogen and/or carbonyl groups, have been explored as anolytes and/or catholytes in aqueous redox flow batteries. Key challenges remain, including limited electrochemical stability windows, insufficient solubility, and poor molecular stability, leading to low energy density and cycling degradation. Improving anolyte performance by simultaneously lowering redox potential and enhancing solubility and stability is therefore crucial for advancing both organic and broader redox-active battery systems. Computational and machine learning approaches for identifying and refining electrolyte molecules are also addressed, enabling efficient screening and molecular modification toward high-performance flow batteries.

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
1秒前
结实初翠发布了新的文献求助20
1秒前
Tt完成签到 ,获得积分10
1秒前
3秒前
傲娇曼岚完成签到,获得积分10
3秒前
呆萌大侠发布了新的文献求助10
4秒前
hyx完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
科研通AI6.2的应助被jackson采纳,获得10
5秒前
佛鱼酱z发布了新的文献求助10
6秒前
quan完成签到,获得积分10
6秒前
善良的含芙完成签到,获得积分10
6秒前
我爱学习完成签到 ,获得积分10
8秒前
UFO完成签到,获得积分10
11秒前
科研通AI6.2的应助被文建豪采纳,获得10
12秒前
12秒前
科研通AI6.2的应助被佛鱼酱z采纳,获得10
13秒前
13秒前
忘忧草完成签到 ,获得积分10
14秒前
immortal发布了新的文献求助10
17秒前
cc951229发布了新的文献求助10
18秒前
FZH发布了新的文献求助10
20秒前
结实初翠完成签到,获得积分10
20秒前
PMA完成签到,获得积分10
21秒前
LLL完成签到 ,获得积分20
21秒前
王丹靖完成签到 ,获得积分10
21秒前
勤奋苑睐完成签到,获得积分10
22秒前
冇_完成签到 ,获得积分10
23秒前
笙歌完成签到 ,获得积分10
23秒前
24秒前
28秒前
lan完成签到,获得积分10
29秒前
坚强梦菲完成签到 ,获得积分10
30秒前
DrSong完成签到 ,获得积分10
31秒前
煊陌完成签到 ,获得积分10
34秒前
34秒前
SciGPT的应助被积极彩虹采纳,获得10
35秒前
35秒前
36秒前
故事的角色完成签到,获得积分10
36秒前
高分求助中
(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
Energie-Contracting 1500
Klimaschutzrecht durch den Energiesektor im Mehrebenensystem – Ein Rechtsvergleich 1000
Représentation chimique de la structure des kérogènes et des asphaltènes en fonction de leur origine et de leur degré d'évolution 900
Oncology Clinical Trials: Successful Design, Conduct, and Analysis, Second Edition 800
Ecotourism 400
Analytical Separation Science 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8065701
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9488250
关于积分的说明 21346058
捐赠科研通 7634051
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3397627
关于科研通互助平台的介绍 2527647
邀请新用户注册赠送积分活动 2435593