东南大学袁湘洲教授发表ChemComm | 将生物质可持续地转化为用于固态超级电容器的新型炭材料：综述

主要观点总结

本文综述了生物质基炭材料（BDCMs）在固态超级电容器（SSCs）中的应用，包括其合成方法、储能机制以及环境效益。文章还探讨了机器学习（ML）与3D打印技术在BDCMs领域的挑战和未来发展，并指出了BDCMs在实现联合国可持续发展目标（UN SDGs）中的重要作用。

关键观点总结

关键观点1: BDCMs作为SSCs电极材料的潜力

低成本、优异化学和机械稳定性、出色导电性以及高应用可行性使得BDCMs在SSCs中具有巨大潜力。

关键观点2: 传统与新兴合成方法的探讨

文章深入探讨了BDCMs基电极材料的传统与新兴合成方法，并详细阐述了其储能机制。

关键观点3: 机器学习（ML）与3D打印技术的挑战和机遇

ML与3D打印技术为精确制造具有卓越电化学性能的BDCMs提供了闭环式的指导策略，但面临的主要挑战也被详细讨论。

关键观点4: 环境效益评估

从全生命周期的角度出发，文章评估了BDCMs基SSCs的环境效益，并强调了其在实现能源安全与生物质资源可持续利用中的重要性。

关键观点5: 未来发展趋势和挑战

文章指出了未来的发展应聚焦于材料研发与前沿科技的有机结合、生物质转化的标准化以及基于BDCMs的SSCs环境效益与经济可行性的全面评估。

文章预览

摘要 生物质基炭材料（BDCMs）凭借其低成本、优异的化学和机械稳定性、出色的导电性以及较高的应用可行性而被视为极具潜力和实用价值的固态超级电容器（SSCs）电极材料。 近年来，众多研究聚焦于探索将生物质可持续转化为高性能SSCs电极材料的路径。 本综述旨在深入探讨BDCMs基电极材料的传统与新兴合成方法。 同时，本文也详细阐述了BDCMs在SSCs中的储能机制，并总结在提升SSCs性能方面所取得的最新研究进展，旨在通过实用且高效的方法优化电极材料的制备工艺，进而提升其实际性能。 作为新材料发现与设计领域的两大前沿科技手段，机器学习（ML）与3D打印技术为精确制造具有卓越电化学性能的BDCMs提供了闭环式的指导策略，本文深入探讨了ML与3D打印在BDCMs领域应用时所面临的主要挑战，为潜在创新和未来发展提供关键指引。 此外，还从全 ………………………………