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Enhanced supercapacitor performance using an anodized stainless steel flexible electrode coated with an electron cyclotron resonance carbon film
Wenlei Zhang, Zhuohao Liu, Jiulong Liu, Chenyu Chai, Peidong Xue, Gang Li, Zhongyun Yuan*, Lei Yang
第一作者:张文磊
通讯作者:袁仲云
通讯单位:太原理工大学
全文链接:https://www.oaepublish.com/articles/ss.2025.95
导读
随着全球能源转型与柔性电子深入发展,柔性超级电容器成为研究热点。它兼具超级电容器高功率、快充、长循环优势特性,适配可穿戴设备、电子皮肤等场景。全固态结构安全性更高,消费电子领域前景广阔。本研究采用电子回旋共振溅射沉积碳膜层,该技术兼顾性能提升与规模化生产兼容性,为高性能柔性储能器件研发提供新路径。
图片摘要
图文导读
在物联网、人工智能与柔性电子技术蓬勃发展的今天,智能手表、电子皮肤、可穿戴医疗设备等产品对储能器件提出了 “柔性、高效、长寿命、低成本” 的多重要求。柔性超级电容器凭借快充快放、高功率密度、安全稳定的优势,成为这类器件的核心储能选择,而电极材料的性能直接决定了其应用潜力。
本研究聚焦的阳极氧化不锈钢电极,是一种典型的赝电容型柔性超级电容器的候选材料。它具备制备简单、成本低廉、环保无毒且无需粘结剂的突出优势,天生适配柔性器件的生产需求。但它存在一个致命短板:电极中的氧化铁活性物质在充放电过程中会发生明显的体积变化,就像电池内部的 “伸缩运动”,长期下来会导致电极结构破损、活性物质脱落,循环稳定性极差 ——8000 次循环后容量保留率仅 40% 左右,这成为其商业化应用的最大阻碍。
图1. 阳极氧化不锈钢柔性电极表面碳膜沉积调控。
为解决这一关键难题,研究团队提出了创新解决方案:采用电子回旋共振溅射技术,在阳极氧化不锈钢电极表面沉积一层超薄碳膜作为保护层(图1)。这一技术的创新之处在于,通过精准优化沉积偏压(+100 V)和沉积时间(10 min),让碳膜实现了 “双重功能”:一方面,它像一层坚固的 “防护衣”,牢牢包裹住电极表面,抑制了氧化铁的体积变化,避免电极结构破损;另一方面,与常规的绝缘体非晶碳膜不同,该碳膜富含类似石墨烯的sp2杂化碳结构,导电性大幅提高,一定程度解决了传统保护层可能阻碍电荷传输的问题。
图2. 阳极氧化不锈钢柔性电极镀膜前后性能对比(a-c)镀膜后,(d-f)镀膜前。
实验结果令人瞩目:改性后的电极比是未涂层电极的2.24倍,8000次循环后容量保留率高达88.7%,远超传统改性方案(图2)。基于该电极组装的全固态柔性超级电容器,展现出综合性能优势 —— 工作电压窗口拓展至1.8 V,能量密度达到51.70 mWh?cm?3,且具备极强的柔性稳定性:即使经过600次弯曲、弯折角度达到180°,仍能保持90%以上的电容性能,可直接为小型电子设备供电。
图3. 柔性超级电容器应用:(a)弯折次数稳定性实验,(b)弯折后样品GCD表征,(c)弯折角度稳定性实验,(d-e)电容器应用场景实验。
该研究的核心亮点在于兼顾了 “性能突破” 与 “实用价值”(图3)。从技术层面看,它揭示了碳膜结构(sp2/sp3 比例)与电极性能的关联,为柔性储能材料的设计提供了新思路;从应用层面讲,碳膜涂层技术兼容规模化半导体制造工艺,解决了传统改性方法成本高、工艺复杂、难以量产的痛点。
放眼未来,这类高性能柔性超级电容器有望在更多领域落地:除了消费级可穿戴设备,还能应用于柔性显示屏、智能服装、便携式医疗仪器等场景。随着技术进一步优化,若能持续提升能量密度、降低生产成本,它将为柔性电子产业的规模化发展提供核心储能支撑,甚至在新能源汽车、分布式储能等领域开辟新的应用空间,推动 “柔性化、高效化、绿色化” 储能技术的全面升级。
总结与展望
本研究通过电子回旋共振溅射技术在阳极氧化不锈钢电极沉积碳膜,显著提升其电容与循环稳定性,组装的柔性超级电容器性能优异、柔性稳定。未来可基于该技术探索其在柔性储能器件的发展潜能,同时拓展在可穿戴设备、柔性电子等领域的规模化应用,为高性能柔性储能器件发展注入新动力。
通讯作者
袁仲云
太原理工大学
袁仲云,博士,太原理工大学(长聘)教授,博士生导师。2013年12月毕业于韩国成均馆大学电子与计算机科学专业,2014年入选韩国教育部BK21+人才计划,此期间任职韩国成均馆大学兼任教授和韩国崇实大学兼职讲师。2016年12月入职太原理工大学(现)集成电路学院。致力于智能传感与无源柔性感知技术研究,同时面向光场图像处理、AI算法芯片设计方向,开展了聚焦基于华为昇腾AI DPU/NPU的高性能计算方案构建与应用实践创新。共计发表SCI期刊论文70余篇,其中以第一作者或通讯作者在ACS Sensors (封面文章)、Biosensors and Bioelectronics、Lab on a Chip等期刊上发表,授权国家/国际发明专利20余项、专利转化2项。
基金支持
本研究得到国家自然科学基金(项目编号:52275568、52005363)与山西省基础研究计划(项目编号:202403021221056) 的支持和资助
引用信息
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