据中科院官网报道，中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所合成和应用一种新型的琼脂凝胶与木质海绵的复合材料即凝胶/海绵复合材料，研制出一种安全、耐用、适应性强且具有出色柔性的自呼吸式直接甲醇燃料电池（DMFC）。该新型复合材料因其独特的成分和结构，具有吸收速度快（约10s即吸收饱和）、循环性能好（循环次数＞10次）、甲醇吸收率高（＞5.2 g/g）、含能高（＞30.8 kWh/kg）、柔性好等优点。复合材料对甲醇溶液具有很强的保留能力，在29.4 kPa的压力下，含1.5%琼脂凝胶的复合材料可保留约90%的甲醇溶液。其面能量密度接近13.7 mWh cm-2。同时，研究使用凝胶/海绵复合材料（2022全国金属材料分析测试与模拟计算线上报告会）制成的DMFC电堆经受住一系列破坏性试验，包括长针刺穿、切割、弯曲和压缩等。新型复合材料能吸收并保留住甲醇溶液，因而在进行破坏性试验时没有燃料泄漏，使DMFC避免了爆炸、着火等安全问题。此外，研究利用吸收材料固化气态或液态燃料的概念，可以普遍应用于提高其他燃料电池的安全性、适应性和柔性。相关研究成果以Highly Safe, Durable, Adaptable, and Flexible Fuel Cell Using Gel/Sponge Composite Material为题，发表在Advanced Energy Materials上。
2、燃料电池电催化系统
湖南大学王双印课题组开发了一个燃料电池电催化系统，实现了生物质升级和制氢并同时发电。与常规糠醛电氧化不同的是，低电位糠醛氧化使醛基氢原子在~0 VRHE (vs.可逆氢电极)的低电位下以气态氢的形式在阳极上释放。集成燃料电池系统每生产一立方米氢气，可产生约2千瓦时的电力。这项工作可能提供一种变革性的技术，使电催化生物质升级和制氢从电能输入转变为电能输出。研究成果以”Transform electrocatalytic biomass upgrading and hydrogen production from electricity input to electricity output“为题发表于Angewandte Chemie。
AI机器学习由于其卓绝的大数据挖掘以及在部分任务上能够超出领域专家潜力已经而在近年广受关注。将AI引入材料工程的科学问题上已有少部分材料学者进行交叉的先例，然而这些研究普遍面临训练数据过少，计算资源有限，参数信息于范围以及训练数据可靠程度差，最终导致获得的机器学习模型适用性和可靠性并不令人满意。除此之外，大部分迄今为止将机器学习引入材料研发的研究工作通常仅向读者展示使用少于10种机器学习算法构建的大数据模型。这导致其应用算法的数量非常有限，从而遗漏了许多可能性。实际上，对于不同的数据集与任务类型，最适宜算法的种类和超参数设置往往是不一样的。因此，使用机器学习算法优化目标任务时，应该从多种候选算法中进行建模结果比较从而选择最合适的方法。实际上，在AI领域，这种针对算法的评估和比较是长期以来用来解决问题的通用做法，例如著名的Kaggle竞赛。实验科学可能会受益于AI，同时也是它的基石。但是目前已有的相关研究仍然缺乏合理的统一标准化方法将AI进行指导实验设计的潜力充分开发。因此，南京大学刘建国教授团队创建了一套标准的机器学习工作流，其中包含四个处理模块与多达35种机器学习算法和三种高级优化算法。同时以质子交换膜燃料电池膜电极为应用领域，构建了迄今为止该领域最大的基于实际实验的训练数据库，包含了过去17年间发表的295篇相关研究论文中的918条实验数据，每条实验数据囊括了从制备方法，理化性质到实验条件等66个实验参数以及其对应的性能数据。特征筛选模块首先通过特征排序方法筛选出了27个核心特征作为后续决策与回归建模输入参数，决策树与apriori关联规则挖掘算法则提供了设计高性能膜电极的可视化路径。回归建模中，人工神经网络从33种算法中优胜并能够达成对测试集中极化曲线和最大功率密度的精准预测(R2=0.9482)。最后，以回归建模中获得的高精度预测模型作为目标优化函数，机制优化模块能够直接根据已有实验条件为研究者提供可能获得最优性能的参数建议，从而构成完整的AI辅助研发循环。相关成果以“Applying machine learning to boost the development of high-performance membrane electrode assembly for proton exchange membrane fuel cells”为题在Journal of Materials Chemistry A上作为封面文章（inside cover）发表。
4、金属间化合物燃料电池催化剂普适性合成
中国科学技术大学教授梁海伟课题组与北京航空航天大学教授水江澜课题组等合作，发展了一种高温硫锚定合成方法学，实现了小尺寸金属间化合物（IMCs）燃料电池催化剂的普适性合成，成功构建出由46种Pt基二元和多元IMCs催化剂组成的材料库，并基于该材料库发现了IMCs电催化氧还原活性与其二维晶面应力之间的强关联性。在该项工作中，研究人员基于梁海伟课题组近期在金属—碳载体强相互作用领域取得的系列成果，使用硫掺杂碳（S-C）为载体，发展了一种高温硫锚定合成策略，构建出由46种小尺寸Pt基IMCs催化剂组成的材料库，包括20种二元（囊括了所有3d过渡金属元素和数种p区元素）以及26种多元IMCs。系列谱学表征证实Pt和碳载体中掺杂的硫原子之间存在强键合作用，该作用极大程度上抑制了合金颗粒在高温下的烧结，从而能够在高温下形成平均尺寸小于5纳米的IMCs催化剂。基于构建的庞大、完备的材料库，研究人员发现IMCs电催化氧还原本征活性与其二维晶面应力存在强关联性：在很宽的压缩应变范围内，其氧还原活性随着压缩应变的增加呈现单调上升趋势。该现象不同于现有经典理论预测的火山关系趋势。研究人员猜测，由于存在压缩应变弛豫现象，最外层原子的真实压缩应变会显著小于测量值，从而无法表现出存在峰值的火山曲线关系。基于此，研究人员进一步预测：若能进一步通过减小IMCs的晶格常数增大压缩应变，将有望将催化活性推向峰值。研究所制备的部分IMCs催化剂表现出优异的电催化氧还原性能。特别是氢氧燃料电池测试表明，PtNi IMC催化剂展现出记录性催化活性（0.9V电压下，质量活性高达1.84 A/mgPt）。在氢空燃料电池测试中，尽管Pt用量比商业Pt/C催化剂低10倍以上，PtCo IMCs催化剂表现出与Pt/C催化剂相当的电池性能。具有超低Pt负载的PtCo IMC阴极在高化学计量比气流下达到了1.08 W/cm2的峰值功率密度，展现出优异的应用前景。未来通过对碳载体的多孔结构和表面化学性质进行优化改性，有望降低局部氧传输阻抗来进一步提高氢空燃料电池性能。研究成果以题为“Sulfur-anchoring synthesis of platinum intermetallic nanoparticle catalysts for fuel cells”发表于Science。
5、希瓦氏菌属微生物燃料电池
加州大学洛杉矶分校的段镶锋/黄昱夫妇联合报告了一个合理的策略，以促进用还原氧化石墨烯-银纳米颗粒（rGO/Ag）支架构建的希瓦氏菌MFCs的跨膜和细胞外电子传输过程。由此产生的希瓦氏菌-银MFC可提供的最大电流密度为3.85 mA/cm2，功率密度为0.66 mW/cm2，单细胞周转频率为8.6×105/s，这些都是迄今为止报告的性能最好的MFC。此外，混合MFC具有出色的燃料利用效率，库仑效率为81%。该文章近日以题为“Silver nanoparticles boost charge-extraction efficiency in Shewanella microbial fuel cells”发表在知名顶刊Science上。
6、Ni基HOR催化剂
洛桑联邦理工学院胡喜乐教授、特拉华大学严玉山教授报道了一种Ni基HOR催化剂，其ECSA归一化交换电流密度为70 μA cm-2，这是目前已知无铂催化剂中的最高值。根据X射线和紫外光电子能谱以及H2化学吸附数据显示，Ni纳米颗粒和载体之间的电子相互作用导致平衡的氢和氢氧化物结合能，这可能是催化剂高活性的来源。由这种Ni基HOR催化剂的无PGM HEMFCs的峰值功率密度为488 mW cm-2，比之前性能最佳的HEMFC高出6.4倍。该论文以题为“An efficient nickel hydrogen oxidation catalyst for hydroxide exchange membrane fuel cells”发表在知名期刊Nature Materials上。
7、添加5 nm Ta-TiOx纳米颗粒提高ORR催化剂的耐久性
马里兰大学胡良兵教授、美国西北太平洋国家实验室Yuyan Shao、伊利诺伊大学芝加哥分校Reza Shahbazian-Yassar和纽约市立大学Guoxiang Hu（共同通讯作者）等人报道了利用Ta-TiOx纳米颗粒作为清除剂，通过清除自由基来保护Fe-N-C催化剂免受此类降解。作者利用高温脉冲技术在Ketjenball（KB）基底上均匀合成了5 nm Ta-TiOx纳米颗粒，以形成金红石TaO2相。在水性旋转环-盘电极测试中，作者发现Ta-TiOx纳米颗粒在电压为0.7 V下抑制H2O2产率51%。由于Ta-TiOx纳米颗粒与Fe-N-C催化剂协同作用，通过去除Fe-N-C催化剂不完全氧还原反应产生的H2O2分子和自由基，延长了催化剂的使用寿命。其中，在10000次循环后，催化剂的H2O2产率被抑制到2%以下，远低于没有清除剂的催化剂。在加速耐久性测试后，含有清除剂的燃料电池在0.9 ViR-free（内阻补偿电压）下电流密度衰减为3%，而没有清除剂的燃料电池在相同条件下电流密度衰减了33%。因此，添加Ta-TiOx为提高ORR催化剂的耐久性提供了一种积极的防御策略。研究成果以题为“Ta-TiOxnanoparticles as radical scavengers to improve the durability of Fe-N-C oxygen reduction catalysts”发布在国际著名期刊Nature Energy上。
8、新型取向二茂铁盐阴离子交换膜
天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室Michael D. Guiver教授与尹燕教授课题组，成功开发出一种新型取向二茂铁盐阴离子交换膜。交换膜在95度的水下展现出~160mS−cm−1的氢氧化物电导率，在95°C碱中历经4320小时也没有明显的氢氧化物电导率损失。组装好的燃料电池在80°C和80%相对湿度的情况下实现737mWcm−2的功率输出，在500mAcm−2、120°C和40%相对湿度下保持500小时仅3.9%的电压损失和2.2%的高频电阻升高。该阴离子交换膜具有在膜的透过面方向取向排列的离子传输通道，极大地提高了阴离子交换膜燃料电池的功率输出。同时，这种阴离子交换膜具有优异的热稳定性、碱稳定性和氧化还原稳定性，可以在苛刻的电池运行条件下长期使用。该研究成果以“Magnetic-field-oriented mixed-valence-stabilized ferrocenium anion-exchange membranes for fuel cells”为题发表于Nature Energy上。
9、非贵重过渡金属氮化物电催化剂
美国康奈尔大学Héctor D. Abruña（通讯作者）等人报道了一系列非贵重过渡金属氮化物（transition metal nitrides, TMNs）作为碱性介质中的氧还原反应（ORR）电催化剂。作者首先通过简便的氮化策略合成了一系列碳负载金属氮化物（carbon-supported metal nitrides, MxN/C、M=Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、x=1或3），并系统地研究了它们的形貌和结构特征。同时，作者使用表面和元素表征技术，确定了所有合成的氮化物在暴露于大气时都是氮化物-核和氧化物-壳结构。碱性电解液中的电化学（第一届全国有色金属电化学与碳减排会议）测量表明，Co3N/C、MnN/C和Fe3N/C显示出良好的ORR活性，其中Co3N/C表现出最高的ORR性能，可与商用Pt/C相媲美。将Co3N/C作为AEMFCs的阴极催化剂时，其峰值功率密度（peak power density, PPD）达到了700 mW cm-2，这在已报道的氮化物阴极催化剂中代表了最高的MEAs性能。Operando X射线吸收光谱（XAS）表明，虽然Co3N/C在低于1.0 V的电势下保持稳定，但与可逆氢电极（RHE）相比，它在更正的电势下会发生明显的氧化。该工作可能为设计和开发活性和耐用的TMNs作为碱性燃料电池和其他能源系统和技术的电催化剂提供了一些见解。研究成果以题为“Nonprecious transition metal nitrides as efficient oxygen reduction electrocatalysts for alkaline fuel cells”发布在国际著名期刊Science Advances上。
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