一、研究背景:电解水气泡管理的「常识」被颠覆
电解水制氢过程中,电极表面会持续产生大量氢气和氧气气泡。这些气泡会遮挡电极活性位点、增加传质阻力并降低电解效率,是制约绿氢规模化应用的关键瓶颈之一。长期以来,学术界和工业界普遍认为气泡应当「越小越早脱附越好」,大量研究因此集中在电极润湿性调控、微纳结构设计和外场强化脱附等方向。
然而,华东理工大学「氢能绿色制造与利用」关键核心技术集成攻关大平台杨强教授、刘博副教授团队联合南方科技大学谭唤书助理教授团队,在高电流密度电解水制氢两相流及气泡调控领域取得突破性进展,彻底颠覆了这一传统认知。相关成果以「Coalescence-induced late departure of bubbles improves water electrolysis efficiency」为题发表于国产高影响力期刊eScience(影响因子IF: 52.9),并被遴选为该刊2026年第6卷第4期正封面文章,同时得到美国科学促进会EurekAlert等多家海外科技新闻平台关注报道。
二、核心发现:聚并诱导延迟脱附机制
研究团队通过微电极实验系统发现,在高电流密度条件下,电极表面会形成大量微细气泡。这些微细气泡才是真正遮挡反应位点、降低电解效率的「元凶」。团队提出了一种全新的「聚并诱导延迟脱附」机制:
- 🔬 微气泡捕获:刚脱离电极的大气泡会在界面附近短暂停留,并不断捕获、带走表面微细气泡,从而释放被遮挡的活性位点
- 🌊 局部搅动强化:气泡聚并会诱发强烈局部流动,搅动速度可达约1 m/s(在电极附近深度10⁻⁵ m区域),显著强化传质传热
- ⏱️ 持续效应:混沌搅动效应持续约10毫秒,比聚并过程本身(约0.2毫秒)长两个数量级,远超预期
- 📏 尺寸骤降:表面气泡脱离直径从约60-80 μm降至10 μm以下,大幅减少对活性位点的遮挡

三、关键数据与性能对比
实验结果表明,易聚并体系虽产生更大的脱离气泡,却表现出更高的析氢效率。在酸性和碱性介质中,促进气泡聚并最高可减少约30%的能量损失。以下为传统气泡管理策略与聚并调控策略的关键对比:
| 对比维度 | 传统策略(小气泡早脱附) | 聚并调控策略(本文) |
|---|---|---|
| 核心理念 | 减小气泡尺寸、尽早脱离电极 | 促进气泡聚并、延迟脱附捕获微泡 |
| 表面气泡脱离直径 | 约60-80 μm | <10 μm(降低约85%) |
| 局部搅动速度 | 较弱 | 约1 m/s(电极近壁区域) |
| 搅动持续时间 | 短暂 | 约10 ms(聚并过程的50倍) |
| 能量损失减少 | 基准 | 最高约30% |
| NaOH体系效率提升 | — | 2%-6%(引入超疏水微粒) |
这意味着,通过简单的电解液设计策略——在NaOH体系中引入超疏水聚苯乙烯微粒促进气泡间液膜破裂和气泡聚并,即可在高电流条件下降低电解电位并实现可观的效率提升,证明该策略可从基础科学机制进一步转化为可操作的工程方案。
四、对碱性水电解的重要启示
该发现对工业级碱性水电解具有特殊意义。当前工业电解水制氢大量采用NaOH、KOH等碱性电解液,而研究团队发现,这类电解液会天然抑制气泡聚并——这可能是碱性水电解效率长期受限的一个被忽视的重要因素。
「我们的研究打破了『小气泡、早脱附更有利』的传统认知。在高电流密度下,促进气泡聚并反而能清除遮挡活性位点的微细气泡,强化近壁传质传热,从而提升整体电解效率。」——研究团队
这一启示不仅为碱性水电解提供了新的效率提升路径,也为海水电解等新兴绿氢制备技术中的气泡管理问题提供了重要参考。对于采用AEM电解槽测试系统开展碱性条件下大电流密度电解的科研团队而言,气泡行为的观测与传质表征将成为不可或缺的评估维度。
五、产业意义与测试设备新需求
该研究成果的影响远超基础科学范畴。对于PEM电解水测试台和AEM电解槽测试系统而言,气泡管理与传质效率直接关系到电解槽在高电流密度下的实际性能表现和长期稳定性评估:
- ⚙️ 传质表征需求:PEM电解水测试台需具备高电流密度下气泡行为观测与传质阻力分析能力,以准确评估催化剂层和流场的实际效率
- 🧪 电解液设计验证:AEM电解槽测试系统需支持不同电解液配方(含添加剂)的对比测试,为气泡调控策略的工程化转化提供数据支撑
- 📊 大电流稳定性:在工业级电流密度(>1 A/cm²)下,气泡覆盖效应对电压和能效的影响更为显著,长期稳定性测试需同步监测传质特性
- 🔬 催化剂浆料制备:催化剂层结构与孔隙率直接影响气泡成核与脱附行为,超声分散机与搅拌研磨机在浆料均匀性控制方面的作用更加关键

六、结语
华东理工大学团队的这一突破性发现,为电解水制氢效率提升开辟了全新的研究方向——从催化剂材料创新拓展到气泡界面行为调控。随着高电流密度电解水技术向工业化迈进,气泡管理将成为与催化剂活性同等重要的效率决定因素。
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(本文基于公开科研进展整理。)
