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🔥 内容介绍
二氧化碳电解的技术背景与反应体系
二氧化碳(CO₂)电解是一种通过电化学方法将 CO₂转化为高附加值化学品(如 CO、CH₄、C₂H₄、HCOOH 等)的绿色转化技术,其核心是在电解池内通过施加外加电压,驱动 CO₂在阴极发生还原反应,同时阳极发生水氧化或析氧反应。该技术既能实现 CO₂的资源化利用,又能结合可再生能源(如光伏、风电)存储电能,在 “双碳” 目标下具有重要应用价值。
典型的 CO₂电解体系主要包括三类:
- 水溶液体系:以 KOH、KHCO₃等水溶液为电解质,优势是离子电导率高、成本低,但 CO₂溶解度低(25℃时约 0.03mol/L)且易生成碳酸盐,导致反应效率下降;
- 非水溶液体系:以乙腈、离子液体等为电解质,可提升 CO₂溶解度(离子液体中溶解度可达 1-5mol/L),但离子电导率低、毒性较大,限制规模化应用;
- 固态电解质体系:以质子交换膜(PEM)、氧离子传导膜(OIM)为电解质,可避免电解液挥发与交叉污染,适配模块化电解池设计,是当前研究热点。
无论何种体系,CO₂电解的核心过程均包含 “反应物传输 - 界面反应 - 产物脱附” 三个环节,其中瞬态扩散(如电解启停、电流密度突变时的浓度动态变化)与表面反应的耦合作用,直接决定电解效率、产物选择性与长期稳定性。

⛳️ 运行结果




📣 部分代码
% @j_0 vector of exchange current density in [A/m2]
% @a vector of charge transfer coefficient in [-]
% @T temperature in [K]
% @E applied potential on SHE scale in [V]
% @E_0 equilibrium potential on SHE scale in [V]
% @c surface concentration in [mol/m3]
% @c_0 equilibrium concentration in [mol/m3]
% @returns structure with current density of product in [A/m2]
% total polarization in [V]
% transport polarization in [V]
% kinetic polarization in [V]
function kin = butlerVolmer(j_0,a,T,E,E_0,c,c_0)
R = 8.3145; % [J/mol/K]
F = 96485; % [C/mol]
% column 1: partial current density in [A/m2]
% column 2: total polarization in [V]
% column 3: transport polarization (T) in [V]
% column 4: transport polarization (K) in [V]
% column 5: kinetic polarization in [V]
% field names preceded by 'i' indicate ionic species
kin = struct('H2', {0,0,0,0},...
'CO', {0,0,0,0},...
'CH4', {0,0,0,0},...
'iHCOO', {0,0,0,0},...
'C2H4', {0,0,0,0},...
'C2H5OH', {0,0,0,0},...
'iCH3COO',{0,0,0,0});
kin(1).H2 = -j_0(1)*exp(-2*a(1)*F/(R*T)*(E - E_0(6).H2));
kin(2).H2 = E - E_0(5).H2;
kin(3).H2 = E_0(6).H2 - E_0(5).H2;
kin(4).H2 = 0;
kin(5).H2 = R*T/(2*a(2)*F)*log(j_0(2)./kin(1).H2);
kin(1).CO = -j_0(2)*c(2)/c_0(2)*exp(-2*a(2)*F/(R*T)*(E - E_0(6).CO));
kin(2).CO = E - E_0(5).CO;
kin(3).CO = E_0(6).CO - E_0(5).CO;
kin(4).CO = R*T/(2*a(2)*F)*log(c(2)/c_0(2));
kin(5).CO = R*T/(2*a(2)*F)*log(j_0(2)./kin(1).CO);
kin(1).iHCOO = -j_0(3)*c(2)/c_0(2)*c_0(1)/c(1)*exp(-2*a(3)*F/(R*T)*(E - E_0(6).iHCOO));
kin(2).iHCOO = E - E_0(5).iHCOO;
kin(3).iHCOO = E_0(6).iHCOO - E_0(5).iHCOO;
kin(4).iHCOO = R*T/(2*a(3)*F)*log(c(2)/c_0(2)*c_0(1)/c(1));
kin(5).iHCOO = R*T/(2*a(3)*F)*log(j_0(3)./kin(1).iHCOO);
kin(1).CH4 = -j_0(4)*c(2)/c_0(2)*(c_0(1)/c(1))^2*exp(-8*a(4)*F/(R*T)*(E - E_0(6).CH4));
kin(2).CH4 = E - E_0(5).CH4;
kin(3).CH4 = E_0(6).CH4 - E_0(5).CH4;
kin(4).CH4 = R*T/(8*a(4)*F)*log(c(2)/c_0(2)*(c_0(1)/c(1))^2);
kin(5).CH4 = R*T/(8*a(4)*F)*log(j_0(4)./kin(1).CH4);
kin(1).C2H4 = -j_0(5)*(c(2)/c_0(2))^2*exp(-12*a(5)*F/(R*T)*(E - E_0(6).C2H4));
kin(2).C2H4 = E - E_0(5).C2H4;
kin(3).C2H4 = E_0(6).C2H4 - E_0(5).C2H4;
kin(4).C2H4 = R*T/(6*a(5)*F)*log(c(2)/c_0(2));
kin(5).C2H4 = R*T/(6*a(5)*F)*log(j_0(5)./kin(1).C2H4);
end
🔗 参考文献
[1]李玮洁.变密度炭化复合材料的热防护模型及其数值模拟[D].北京交通大学,2017.
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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
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