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新型儲能系統:把太陽能裝進電池里
來源:技術質量管理部 日期:2020-01-10 訪問次數: 字號:[ ]
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張鶴在實驗中。

中國科學院長春應用化學研究所博士生張鶴獨自坐在實驗臺前,通過觀察電化學工作站數據的運行情況,不斷手動調整裝置的連接模式。這是他近段時間以來工作日常的縮影。

“有時候循環測試可能需要十幾個小時,操作者必須寸步不離地守在實驗裝置前。”他告訴《中國科學報》。

最近,張鶴終于得以短暫地放松。在中國科學院院士董紹俊的指導下,他所在的團隊通過構建基于水/氧循環的生物光電化學模型,成功實現了集成化體系下太陽能的連續轉化與存儲。相關成果日前發表于《美國化學會志》。

不間斷的太陽能

地球自轉,引起了自然界中白晝與黑夜的交替變化,這導致了區域性的陽光照射是間歇的、非連續的。

對于傳統光伏器件而言,要想獲得源源不斷的電力輸出,連續不斷的光照是裝置正常運行的最基本條件。然而,受區域性光照間歇的影響,光伏器件中的能源轉換(光能到電能)是一個非連續性過程。這在很大程度上限制了太陽能的直接利用,使其不能滿足實際生產生活中日以繼夜的電力需求。

為解決這一問題,科學家們提出了相應的能源儲備戰略,通過將光電化學體系與二次電池或液流電池體系連用,實現了太陽能的轉化與存儲。

“但是,多體系連用存在系統復雜、成本較高、能量傳輸損耗嚴重等缺點。”論文第一作者張鶴分析,多體系連用一方面需要考慮體系與體系間的匹配問題,另一方面能量在傳輸轉移過程中容易以熱能形式出現不可避免的損耗。這樣一來,既增加了設備成本,也不利于存儲能源的有效利用。

2018年,該團隊通過將n—型半導體光陽極與多銅氧化酶生物陰極相匹配,成功構建了一個基于水/氧循環的生物光電化學池,實現在體系水/氧循環狀態下從光能與化學能到電能的連續穩定轉化。

不過,與傳統光電化學體系相同,該體系的運行完全受控于外界光照情況,亟須進一步修正。

“我們團隊在此前研究工作的基礎上,通過引入儲能模塊(聚吡咯電容電極),建立起一個集成化的生物光電化學模型體系。在體系中水/氧自循環的狀態下,實現了光照與暗場條件下源源不斷的電力輸出。”張鶴說。

把太陽能存儲起來

針對電池體系的研究,該團隊從考察單個電極的電化學行為入手,從單個電極到單個電池再到整個體系,由簡及繁地對所構建模型體系的各個組分及整體性能進行考察。

首先遇到的難點就是儲能模塊的選擇。

論文作者之一、中國科學院長春應用化學研究所博士生黃亮告訴《中國科學報》,為確保固態電容電極的正常蓄能,一方面其充/放電電勢窗口需介于光生物燃料電池兩電極電勢之間;另一方面需確保該電極在中性電化學體系中具備較高且穩定的電容量。“經過多方面優化選擇與測試,我們選擇聚吡咯電容電極作為儲能模塊。”

果不其然,聚吡咯電容電極扮演的雙重角色實現了光電化學體系與電池體系的集成化連用。

光照條件下,在光電化學體系中,聚吡咯電容電極作為陰極接受來自陽極產生的光電子,并憑借自身的電容性能將其存儲起來,實現光能到電能、化學能的轉化;暗場條件下,在電池體系中聚吡咯電容電極又作為陽極將存儲的光電子傳輸到生物陰極,實現化學能到電能的轉化。

第二大難點在于體系蓄放過程中各個電極間電位的匹配問題。

“需要確定電容電極的充/放電電位。”論文作者之一、中國科學院長春應用化學研究所副研究員翟俊峰告訴《中國科學報》,在光電化學體系中,陽極光催化水氧化(OER)電位需要低于- 0.1 V才能有效地實現光生電荷在電容電極上的存儲,因此二氧化鈦電極可以作為合適的光催化材料應用在該體系中。

而在生物燃料電池體系中,陰極催化氧還原電位需要高于0.3 V才能有效地實現光生電荷從電容電極上的釋放。因此,團隊選擇膽紅素氧化酶作為合適的生物催化材料,應用在該體系中。

實驗數據分析顯示,該概念模型在光照與暗場條件下分別獲得0.34 ± 0.01 和 0.19 ± 0.02 mW cm-2的最大功率密度輸出,并且展現出穩定的太陽能蓄放循環性能。此外,通過改變儲能模塊(聚吡咯電容電極)的電容量,體系充/放電時間可得到有效調控。

助力綠色新能源發展

張鶴認為,該模型體系的建立有望實現太陽能蓄放體系向簡單化、小型化與低成本化發展,并且為環境友好型綠色新能源的發展提供了一條新的研究思路。

“通過體系中簡單的水/氧循環,太陽能便可以在這個集成化器件中得到連續轉化、存儲與釋放,實現光照與暗場條件下源源不斷的電力輸出,避免了區域光照間歇性所帶來的太陽能轉化不連續問題。”張鶴介紹,這也是該研究的創新之處。

他相信,在相關工業技術支持下,該模型有望在新興綠色能源器件商業化應用中得到發展。“比如,通過電池串聯的方式,可以實現小型能源器件的商業化應用,來滿足日常生活中手機充電設備、家用備用電源以及小型路燈的使用。”

下一步,團隊將以該研究工作為基礎模型,針對實際生產生活中的一些具體問題,進行體系改進與優化,以擴大該模型的相關應用前景。

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