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Digitization of flow battery experimental process research and development

数字化 过程(计算) 电池(电) 计算机科学 流量(数学) 开发(拓扑) 工艺工程 工程类 电信 机械 操作系统 物理 数学 热力学 数学分析 功率(物理)
作者
Changyu Chen,Gaole Dai,Yuechen Gao,Peizhe Xu,Wei He,Shunan Feng,Xi Zhu,Yu Zhao
出处
期刊:Energy materials [OAE Publishing Inc.]
卷期号:4 (2) 被引量:4
标识
DOI:10.20517/energymater.2023.91
摘要

Rising atmospheric CO2 concentrations urgently call for advanced sustainable energy storage solutions, underlining the pivotal role of renewable energies. This perspective delves into the capabilities of redox flow batteries as potential grid storage contenders, highlighting their benefits over traditional lithium-ion batteries. While all-vanadium flow batteries have established themselves, concerns about vanadium availability have steered interest toward Organic Flow Batteries. The multifaceted nature of organic materials calls for an integrated approach combining artificial intelligence, robotics, and material science to enhance battery efficacy. The union of artificial intelligence and robotics expedites the research and development trajectory, encompassing everything from data assimilation to continuous refinement. With the burgeoning metaverse, a groundbreaking avenue for collaborative research emerges, potentially revolutionizing flow battery research and catalyzing the progression towards sustainable energy resolutions.
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