半固态锂离子电池生产工艺（ESM可充电铝离子电池用有机正极材料开发的最新进展）

可充电铝离子（Al-ion）电池因其丰富的铝储量、低成本、高本质安全性和高理论能量密度而成为大规模储能的有希望的候选者。然而，高电荷密度铝和电极主体晶格之间的强库仑相互作用导致具有无机电极的铝离子电池动力学不良和循环寿命不足。相比之下，有机电极材料具有可设计的分子结构、灵活的框架、协调的储能化学和资源可持续性等优点。然而，有机材料具有固有的高溶解度、低活性中心利用率和低然而，高电荷密度Al3 电导率。本文综述了近年来开发用于铝离子电池的有机正极材料的进展，系统总结了不同类型有机材料的电荷存储机制和电化学性能。本综述还讨论了提高铝离子电池有机正极的比容量、工作电压、循环寿命和倍率性能的设计策略。最后，介绍了高性能铝/有机电池面临的挑战和研究前景。

图文简介

(a) 铝有机电池的示意图。(b)铝离子电池有机和无机正极的典型性能和 (c) 电化学性能

铝离子电池中n型、p型和双极有机正极的反应化学

可充电铝离子电池中典型有机电极材料的比容量和工作电压

尽管铝有机电池已呈现出令人鼓舞的特点，但有机正极在科学研究和实际应用中仍面临诸多挑战。同时，由于各种可充电电池中有机电极的普遍性，应对这些挑战的有希望的方法可以从其他先进有机电池系统的研究中汲取灵感。(1)有机正极的放电电压比较低，特别是n型有机正极，降低了能量密度有机铝电池。开发p型有机电极和调整有机化合物的分子结构是提高有机铝电池工作电压的有效途径。具有高氧化还原电位的 P 型有机化合物有助于产生高电压。在 p 型有机材料中引入吸电子基团可以通过操纵电子能级进一步提高氧化还原电位。（2）由于绝缘性质，一般需要大量的导电剂（30-60 wt%）来增加电子电导率这不仅增加了成本，而且降低了铝离子电池的实际能量密度。一方面，通过将导电剂与活性材料适当混合，如溶液处理和球磨，可将导电碳负载量降低至 15%。. 另一方面，设计具有低带隙的分子结构并与合理的导电剂匹配以构建快速导电网络也减少了导电增强剂的质量负载。(3)有机化合物在电解液中的溶解导致大部分有机电极的容量损失，这将大大降低铝有机电池的寿命。聚合是抑制有机分子在电解质中溶解的最有效策略，但聚合过程往往会引入非活性成分并降低暴露的活性位点的比例，从而降低有机正极的比容量。为进一步解决铝有机电池的溶解问题，可以借鉴锂硫电池在处理铝电池溶解问题时的经验。多硫化物。例如，在正极和隔膜之间增加吸附层可以抑制活性物质的溶解。此外，也可以考虑将液态电解质变为固态电解质。(4) 有机化合物的低振实密度由于轻构成元素（C、H、O、N 和 S）导致体积能量密度低。由于固有的低电导率对于有机活性材料，提高体积能量密度的尝试，例如增加质量负载和压实密度，将进一步增加极化并降低倍率性能。因此，有机正极更适用于对体积能量密度不敏感的领域，如大规模储能。(5)一些具有多官能团的有机化合物的合成过程复杂，原料昂贵，可能会增加生产成本。因此，有必要在有机材料的设计阶段考虑实际可行性。探索可以从丰富的原材料中大量生产的有机活性材料对于铝有机电池的商业应用至关重要。

尽管有机化合物凭借其固有的优点已经显示出在铝离子电池中的巨大应用潜力，但对铝离子电池有机正极的研究仍处于初级阶段。有许多研究课题可以进一步增强铝离子电池的有机材料。

• 一）原位/操作表征技术的发展：为了进一步提高铝有机电池的综合性能，需要对有机正极的氧化还原过程有深刻的理解，这依赖于准确的表征技术。然而，有机中间体通常不稳定，很难通过非原位表征技术观察充放电过程中的结构演变。虽然原位FTIR 和拉曼光谱用于铝有机电池的研究，但更多的是原位/操作表征技术（例如，紫外可见分光光度法，电子顺磁共振，核磁共振，同步辐射）需要开发，为有机正极的氧化还原机制提供明确的证据，并为提高电化学性能建立理论支持。
• 二）分子结构的定制设计：如前所述，有机化合物的分子结构对电化学性能起着决定性的作用。目前的结构调制通常只针对单一功能，不足以满足应用需求。因此，多功能结构设计仍然是铝有机电池面临的一大挑战。具有多活性位点的 P 型有机化合物可以同时具有高容量和高工作电压，以实现高能量密度。通过分子链几何形状和形态的设计，可以实现高容量和长循环寿命的导电聚合物正极，以缓解低活性位点利用率。
• 三）开发与有机正极相容性好的新型电解质：有机化合物或多或少溶于有机电解质（如离子液体），导致循环稳定性不理想。此外，离子液体价格昂贵。因此，有必要为高性能铝离子电池开发相容性好、成本低的新型电解质（如盐包水电解质、深共晶电解质、凝胶电解质）。此外，有机化合物在新型电解质体系中的电荷存储机制需要重新研究，因为溶剂化结构和配位化学与传统的离子液体或水体系不同。

• 四）柔性铝离子电池研究：柔性电池对于未来的可穿戴电子产品至关重要。与刚性无机材料相比，具有柔性可调结构的有机化合物是柔性电池的理想材料。受益于有机分子的可调谐性，制造具有增强灵活性的全有机电池并设计具有合适反应电位的正负极材料以实现高电压是可行的。

• 五）理论计算和机器学习：理论计算和机器学习可以帮助加速材料筛选并降低试错成本。理论模拟可用于预测和确认有机化合物的活性位点并了解充电/放电机制。基于人工智能的机器学习可以通过传统算法和模型构建建立结构与性能的关系，实现有机电极材料的针对性设计和快速筛选。

论文信息

论文题目：Recent advances in developing organic positive electrode materials for rechargeable aluminum-ion batteries

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