ECE 综述分享 ▎钒基储氢合金设计与性能调控：多组分协同与机器学习驱动的研究新图景。论文标题：Design and performance modulation of V-based hydrogen storage alloys: a review
期刊：ENGINEERING Chemical Engineering
作者：Ziyan Zhang, Congwen Duan, Wenhao Xiao, Yidan Chen, Lunzhi Yin, Yuxuan Cao, Haixiang Huang, Jianguang Yuan, Xiaoying Yang, Sihan Tong, Ying Wu
发表时间：13 Feb 2026
DOI：10.1007/s11705-026-2660-8
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文章信息
▎文章题目
Design and performance modulation of V-based hydrogen storage alloys: a review
▎文章来源
Ziyan Zhang, Congwen Duan, Wenhao Xiao, Yidan Chen, Lunzhi Yin, Yuxuan Cao, Haixiang Huang, Jianguang Yuan, Xiaoying Yang, Sihan Tong, Ying Wu. Design and performance modulation of V-based hydrogen storage alloys: a review. ENG. Chem. Eng., 2026, 20(5): 37
DOI:10.1007/s11705-026-2660-8
研究背景
全球能源转型背景下，氢能规模化应用已成为国家重要战略，固态储氢是其核心技术支撑。体心立方结构钒基合金储氢容量高、可近室温吸放氢，是燃料电池理想的储氢材料。华北电力大学段聪文和武英教授团队在Eng. Chem. Eng.发表综述，系统地梳理了三元至五元及高元钒基合金体系的成分-结构-性能调控规律，阐释了机器学习在合金高通量筛选中的应用价值与现存挑战，并剖析了复杂服役环境下工程因素对合金长效性能的影响机制。
综述亮点
从合金设计到工程应用的全链条储氢策略
多组分合金体系的构效关系与调控规律
系统梳理了三元（V-Ti-Cr、V-Ti-Fe、V-Ti-Mn、V-Ti-Ni）、四元（V-Ti-Cr-Zr、V-Ti-Cr-Mn、V-Ti-Cr-Fe）及五元以上高元合金体系。阐明了BCC→BCT→FCC的氢化相变路径及β相热力学过稳机制；揭示了V含量主导BCC相形成与循环稳定性，Ti/Cr比通过晶格畸变调控储氢容量与平台压力，Fe、Mn、Zr等元素分别实现降本、扩温域、改善活化等差异化功能。建立了Ti/(Cr+Fe)比、Ti/(Cr+Mn)比等关键配比参数与有效储氢容量的定量关联。
机器学习驱动的成分设计与性能预测
针对传统试错法效率低、成本高的瓶颈，综述讨论了随机森林、深度神经网络、梯度提升回归及贝叶斯优化等算法。基于81种BCC固溶体氢化物等数据集，可实现储氢容量预测相对误差≤1.1%；通过特征重要性可分析识别平均离子特征（MeanIonicChar）、Fe含量、晶格参数等核心描述符；结合遗传算法可完成V-Ti-Cr-Fe系高通量筛选与实验验证。同时批判性指出当前数据样本不足、特征物理意义模糊、验证闭环缺失等挑战，提出了标准化-多尺度-全性能数据集与"物理信息嵌入"描述符框架的发展方向。
工程服役环境下的性能退化机制与应对策略
聚焦实际工况中空气毒害和杂质气体（CO、O2、H2O）、热效应及循环粉化等工程因素。揭示了O2形成致密氧化层阻断氢扩散、CO强吸附阻塞活性位点、N2弱吸附仅降动力学的差异化毒害机制；分析了吸放氢焓变（–30 ~ –50 kJ·mol-1 H2）导致的热累积/热损失问题；阐明了相变循环带来 5%~10% 体积胀缩，诱发内部应力与颗粒粉化失效；提出了Si/稀土表面钝化、Pd/Ni催化涂层、BCC-Laves双相结构缓冲应变、蜂窝/微通道热交换结构等系统优化方案，为合金工程化应用提供了直接指导。
未来展望
未来研究应优先关注以下几个方向：构建高质量数据集、发展机理驱动的集成模型、加强对工程因素间耦合效应的研究以及创新实验验证范式。通过将机器学习与高通量实验相结合，开发兼具优异基础性能与高工程适用性的钒基储氢合金，从而推动其在储氢、输运及燃料电池系统中的大规模应用。
亮图解读
▲ 图2 钒吸放氢晶体结构演化规律。完整展示了BCC 结构钒在不同氢压下的三阶段相变特征：低氢压氢占据四面体间隙形成 α 相；中压晶格畸变转为 BCT 结构 β相；高压氢填充八面体间隙形成 FCC 结构 γ 相，脱氢过程可逆回溯。这张图直观揭示了 β相热力学稳态是室温有效储氢容量偏低的微观本质，是理解钒基储氢机理的核心原理图。
▲ 图9 V-Ti-Cr-Fe合金性能调控。量化表征了 Cr、Fe 含量及 Ti/Cr 配比对储氢平台压力、最大容量、有效容量和循环稳定性的影响规律：Cr 可显著提升脱氢平台压力且不损耗储氢容量，微量 Fe 掺杂可将 500 次循环容量保持率提升至 93% 以上，明晰多组分协同调控机制，为低成本高钒系合金配方优化提供直接数据支撑。
▲ 图12 机器学习特征重要性分析。基于多数据集拆分建模，可识别平均离子特征、Fe 含量是决定钒基合金储氢容量的核心主控因子；揭示出高 Fe 含量扰乱 C14-Laves 相结构、劣化储氢性能的微观机制，从特征维度阐明了元素作用本质，为机器学习驱动高通量筛选、定向定制钒基合金提供了理论支撑。
作者简介
通讯作者1：段聪文，华北电力大学副教授，主要从事氢能转化、离子液体功能化设计、CO2 捕集和转化相关研究，近年来主持和参与过国家重大专项、 重 点 研 发 项 目 课 题 、国家自然科学基金面上项目等。在相关研究方向发表研究论文 20 余篇。
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来源：ENGINEERING Chemical Engineering
