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综述:静电纺结构纳米纤维基硫化物/硒化物在先进储能与转换中的最新进展
《Small》:Recent Progress of Electrospun Structural Nanofiber-Based Sulfides/Selenides for Advanced Energy Storage and Conversion
【字体: 大 中 小 】 时间:2025年10月26日 来源:Small 12.1
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本综述系统梳理了静电纺丝碳纳米纤维(CNFs)与硫族化合物(硫化物/硒化物)复合材料在能源领域的前沿进展,重点探讨了其制备策略(从物理混合到原子级修饰)、人工智能(AI)驱动的结构优化方法及其在储能/转换应用中的构效关系,为下一代柔性能源器件开发提供了重要指导。
柔性静电纺丝碳纳米纤维/硫族化合物(CNFs/硫化物和硒化物)复合材料已成为下一代能源存储与转换应用的有前景候选材料。本综述系统讨论了静电纺丝CNFs/硫化物和硒化物基能源存储与转换技术的最新进展,特别关注静电纺丝设备和组装机制。重点强调了人工智能(AI)驱动优化静电纺丝纤维、硫化物和硒化物结构与性能的突破性策略。其次,介绍了CNFs/硫化物和硒化物的制备方法,从简单的物理混合到可控表面功能化,并延伸至复杂强耦合杂化合成策略。此外,从微观结构设计到原子级修饰的角度,重点阐述了CNFs/硫化物和硒化物新型构效关系的促进作用。接下来,简要列举了所开发静电纺复合材料的一些能源存储与转换应用。最后,总结了当前挑战并展望了未来方向,以指导CNFs/硫化物和硒化物在能源存储与转换中的应用。
静电纺丝技术能够连续生产具有可调直径和取向的纳米纤维,为构建高性能能源材料提供了理想平台。近年来,人工智能(AI)的引入为静电纺丝工艺参数(如电压、流速、聚合物浓度)与最终纤维形貌、力学性能及电化学性能之间复杂关系的建模与优化带来了新的机遇。通过机器学习算法,研究人员能够快速预测最优纺丝条件,从而制备出具有定制化结构的CNFs基底,为后续硫化物/硒化物的负载奠定坚实基础。
CNFs与硫化物/硒化物的复合策略多样,直接影响复合材料的最终性能。简单物理混合可实现活性物质的初步分散,但界面作用有限。通过表面功能化(如引入含氧官能团)可增强CNFs与活性物质之间的亲和性。而强耦合杂化合成(如原位生长、水热/溶剂热法)则能在CNFs表面或内部直接生成硫化物/硒化物纳米结构,形成紧密的化学键合和三维导电网络,显著提升电子/离子传输效率与结构稳定性。
从微观尺度(如多孔结构、核壳结构)到原子尺度(如掺杂、空位缺陷)的精细调控,是提升CNFs/硫族化合物复合材料性能的关键。例如,设计分级多孔CNFs不仅可以缓解硫化物/硒化物在充放电过程中的体积膨胀,还提供了丰富的离子传输通道。原子级的异质元素掺杂(如氮、硫掺杂)能够调节CNFs的电子结构,增强其导电性和对多硫化物的吸附能力,从而在锂硫电池等应用中抑制穿梭效应,提升循环稳定性。
这类复合材料在多种能源器件中展现出巨大潜力。在锂离子电池和钠离子电池中,它们作为高性能电极材料,兼具高比容量和长循环寿命。在锂硫电池中,CNFs/硒化物复合材料能有效锚定多硫化物,提升硫的利用率。此外,在电催化领域(如氧还原反应(ORR)、析氧反应(OER)),复合材料暴露的丰富活性位点和快速传质特性使其成为贵金属催化剂的潜在替代品。在超级电容器方面,其高比表面积和良好导电性有助于实现高功率密度和能量密度。
尽管取得了显著进展,该领域仍面临一些挑战。大规模、低成本、可重复地制备结构均匀的复合材料是实际应用的瓶颈。对复合材料在工况下的动态结构演变和界面反应机制的理解仍需深入。未来研究应致力于开发更绿色、高效的合成方法,利用先进的原位表征手段和AI技术深入揭示构效关系,并拓展复合材料在柔性、可穿戴能源器件以及集成能源系统中的应用。
The authors declare no conflict of interest.
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