2017年2月13日
我々は、電気化学的に対称な非水性有機レドックスフロー電池を評価するため、およびFTIRを使用して充電状態を診断するためのプロトコルを提示します。
このビデオプロトコルの全体的な目標は、対称的で非水性のPTIOベースの酸化還元フロー電池の電気化学的性能とフーリエ変換赤外線ベースの充電状態診断を実験的に実証することです。したがって、この方法は、特に長期的な運用において、フローバッテリーが安全かつ確実に動作していることを確認する方法など、グリッドエネルギー貯蔵分野の重要な質問に答えることができます。この手法の主な利点は、バッテリーの充電状態を、リアルタイムモニタリングにも統合可能なシンプルで費用対効果の高いフーリエ変換赤外分光法によって決定できることです。
一般に、この手法に不慣れな人は、フロー電池では、電気活性物質の定量中に溶媒と支持電解質に非常に強い干渉があるため、苦労するでしょう。この考えを最初に思いついたのは、PTIOが溶媒や塩と区別できる吸収ピークを持ち、他の酸化状態の中にあることを発見したときです。フローセルのサイクリックボルタンメトリーを含むすべての電気化学試験は、アルゴンを充填したグローブボックスで、水と酸素のレベルが1ppm未満で実行されます。
25ミリリットルの3ネックの洋ナシ形フラスコに、研磨されたガラス状のカーボン作用電極、グラファイトフェルトストリップカウンター電極、および銀、硝酸銀の10ミリモラー参照電極を使用して、サイクリックボルタンメトリーのセットアップを組み立てます。次に、52ミリグラムのPTIOと0.87グラムのテトラブチルアンモニウムヘキサフルオロリン酸を1.1グラムのアセトニトリルに溶解します。この溶液を3ミリリットルフラスコに追加して、3つの電極の先端を沈めます。
電極を電気化学ワークステーションに接続します。マイナス1.75〜0.75ボルトの電圧範囲のサイクリックボルタンメトリ曲線を、毎秒100ミリボルトのスキャンレートで測定します。2つの酸化還元ペア間の電位ギャップは、PTIOフロー電池の理論上のセル電圧です。
フローセルを組み立てるには、まずカミソリの刃を使用してグラファイトフェルトを1×10平方センチメートルの領域にカットします。同様に、多孔質セパレーターを3 x 12平方センチメートルの領域にカットし、2つのガスケットをカットし、それぞれにグラファイトフェルトを収容するために1 x 10平方センチメートルの穴を開けます。フローバッテリー部品を真空オーブンで摂氏70度で一晩乾燥させます。
翌日、部品をグローブボックスに移し、環境温度まで冷まします。125インチポンドにプリセットされたトルクレンチを使用してフローセルを組み立てます。次に、電解質フローチューブをフローセルに接続します。
フローセルテストを実行するには、グローブボックス内の1.05グラムのPTIOと3.60グラムのTBAPF6を3.60グラムのアセトニトリルに溶解します。次に、各ガラスバイアルに4ミリリットルの溶液を追加します。電解質を毎分20ミリリットルで流します。
フローセルの正負の集電体を電気化学ワークステーションに接続します。開回路電位で100キロヘルツから1ヘルツの周波数範囲でフローセルの電気化学インピーダンス分光法を測定します。これらのフローセルの電圧カットオフは、インピーダンスのセル変動によってセルに比較的敏感であり、過充電を避けるために各セルの最初のサイクルで調整する必要があります。
フローセルの正と負の集電体をバッテリーテスターに接続します。バッテリー操作ソフトウェアで、0.8ミリアンペア/平方センチメートルの定電流で2.8ボルトと2.2ボルトのカットオフを設定します。PTIOフローセルの充電と放電を繰り返します。
アセトニトリル溶媒サンプル、1.0モルTBAPF6電解質溶液、および0.5モルPTIO、1.0モルTBAPF6電解質溶液をグローブボックス内に調製します。PTIO種の電荷は空気に敏感であるため、空気との接触を避けるために密閉可能なFTIRセルを使用する必要があります。FTIRセルをグローブボックスからFTIR分光計に輸送する場合は、密閉容器をお勧めします。
臭化カリウム窓と0.2 mmの光路長を持つ密封可能なFTIRセルに、各溶液を少量加えます。FTIRセルを密封し、FTIRセルを保管容器に入れてグローブボックスから取り出します。FTIRセルを分光計に取り付け、FTIRスペクトルの収集に進みます。
次に、アセトニトリル、1.0モルTBAPF6および0.5モルPTIO、1.0モルTBAPF6電解質の取得FTIRスペクトルを比較します。次に、4.0ミリリットルの0.5モルPTIO、1.0モルTBAPF6溶液を各ガラスバイアルに加えます。電解質を毎分20ミリリットルで流します。
電圧が2.2ボルトに達するまでフローセルを完全に充電します。次に、ポンプ内の充電を停止し、正電解質と負電解質を収集します。前回と同様に、正電解質と負電解質の両方のFTIRスペクトルを測定します。
それらのFTIRスペクトルを元のPTIOソリューションのスペクトルと比較します。グローブボックス内で作業し、アセトニトリル中の1.0モルTBAPF6に一連のPTIO溶液を調製します。各溶液のFTIRスペクトルを測定および比較して、検量線を取得します。
電荷の状態を測定するには、まず別のフローセルを組み立てます。0.5モルPTIOの11ミリリットル、1.0モルのTBAPF6溶液を各ガラスバイアルに加えます。.電解質を毎分20ミリリットルで流します。
フローセルを1平方センチメートルあたり10ミリアンペアの定電流で充電します。さまざまな充電時間で、セルの充電と電解質の流れを停止し、セルを再開する前に、陽極電解質と陰極電解質の側面ガラスバイアルから電解質の小さなアリコートを取ります。最後に、5つのサンプルアリコートのFTIRスペクトルを測定し、比較します。
PTIOフローセルの電気化学的性能を以下に示します。PTIOセルは、サイクリックボルタンメトリから1.73ボルトの理論セル電圧を示しています。0.5モルセルの平方中心あたり20ミリアンペアでのサイクリングは、平均クーロン効率90%、ボルタ効率67%、エネルギー効率60%をもたらしましたが、フローセルは容量減衰を示しました。
FTIR を使用して SOC を決定する可能性は、FTIR peaK によって 1218 逆センチメートルで検証されます。ここでは、溶媒と塩はPTIOへの干渉が最小限に抑えられています。PTIOの3つの酸化状態は、互いに区別できます。
ピーク強度の対数は、PTIO濃度に線形依存性を示し、検量線として使用されます。充電中のいくつかの時間間隔でのPTIOフローセルのPTIO濃度と充電状態は、FTIR測定によって決定されました。FTIRベースのSOC測定の精度は、電子スピン共鳴測定によって交差検証されます。
このテクニックを習得すると、適切に実行すれば8時間で完了します。この手順を試みるときは、サンプルへの酸素や湿気への曝露を避けることを忘れないでください。この手順に続いて、サイクル番号の関数としてFTIRを測定するなどの他の方法を実行して、健康状態や材料の劣化などの追加の質問に答えることができます。
ビデオを見た後、特定のレドックスフロー電池の化学的性質の電気化学的性能を評価する方法と、FTIRに敏感なレドックス材料を使用するレドックスフロー電池のSOCを測定する方法について十分に理解しているはずです。
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このビデオプロトコルでは、フーリエ変換赤外分光法(FTIR)を用いて対称非水系レドックスフロー電池の電気化学性能と充電状態診断を実証しています。この方法は、長期的なフロー電池の安全で信頼性の高い運転に焦点を当てた、グリッドエネルギー貯蔵の主要な問題に対応しています。
This protocol enables reliable state-of-charge monitoring for non-aqueous redox flow batteries, addressing critical grid energy storage challenges related to long-term operational safety and performance predictability. By leveraging FTIR spectroscopy for real-time diagnostics, it supports mechanistic de-risking of emerging battery chemistries and informs go/no-go decisions in energy storage technology portfolios. The approach enhances translational continuity from materials discovery to system-level validation, reducing uncertainty in stationary energy storage applications.
The method integrates into the discovery continuum by enabling hypothesis testing of redox mechanisms, supporting assay readiness through quantitative FTIR outputs, and informing analytics-driven decisions via state-of-charge tracking across operational timelines.