有人曾戏谑说，科研大军中，一榔头砸下去，倒下的十个有八个就是做电池的。
这不仅仅是玩笑。众所周知，锂电池一直是研究的大热门，每年电池领域发表的文章数不胜数。在国内几乎每个学校都有做锂电池研究的课题组，研究的大军可见一斑。
据了解，自2013年以后，锂电池领域的年发文数量都在10000篇以上，而且科研热度还在持续增加，呈现出一片“欣欣向荣”的景象。
然而，实际真的是这样吗？锂电池研究取得巨大的突破和进展了吗？相信很多电池人对此抱有其他的想法……
近日，一位电池研究领域的勇士----瑞典查尔姆斯理工大学PatrikJohansson教授用一种诙谐反讽的方式向我们倾（tu）诉（cao）了电池研究中愚弄大众、自欺欺人的十种方法。
作为电池研究领域的科学家（或搬砖人），我们可能经常发现很难重复和信任新闻稿和高水平期刊论文中的实验成果。尽管某些论文有真正的突破，结果也确实如宣传的那样令人印象深刻，但大家只关注提到的“革命性”结果，而忽略了作者所用方法和材料等关键信息。
最重要的是，绝大多数研究人员并不积极寻求以真实的方式展示他们的研究成果，相反某些误导性的结论可能会严重影响那些从早到晚、迫于论文压力在阴暗的实验室中长时间工作的“搬砖大军”。
鉴于此，Patrik Johansson教授团队通过为期 6 个月的头脑风暴，总结并概述出十种方法，使您的结果看起来比实际情况更具“吸引力“和”开创性“，从而更好地发表在任何高影响力的期刊上。作者表示，论文的出发点是如何更好地“提升“科学研究和传播科学质量，可能有助于您在自己和同行的工作中建立清晰的边界，但请不要将其视为指南，Just for fun!
(敲黑板！真正的指南( J. Power Sources 2020, 452, 227824； Joule 2021, 5, 1– 2； ACS Energy Lett. 2021, 6, 2187– 2189)早就已经推出啦，赶紧关注起来。)
1. 找10年前的文献做比较，凸显你的成果！
WHAT? 你问为啥？因为自从2010年以后，电池研究领域就没有真正的研究进展和突破了！我们现在广泛使用的锂离子电池，早在90年代就已经开发了，对吧？我们在那些高水平期刊论文中读到的“精彩绝伦的实验结果和重大进展”，有多少成果真正实际应用了呢？可能有人会说，电池某个细分支确实有了很大的进展，但是有谁会在忙着撰写另一篇论文的时候，更新最新的研究进展呢？
所以，Anyway，你肯定可以找到一堆2010年以后最新的论文来“凸显”你的实验结果。而且没有人会指责你使用过时的参考文献，因为实际上你正在将你的结果与其他人刚刚发表的结果进行比较。
2. 千方百计，让数据变好看，比如根据化学反应计算能量密度就行！
试图弄清楚合理的比能量密度简直太麻烦了，为什么不直接使用化学反应计算呢？因为当你这样做时，你可以获得非常棒的性能数据，尤其是对于锂空气或锂硫电池来说，甚至比市场上锂离子电池的性能都要好得多。So why not？
也许有些人会说这不公平，但谁说生活（或科学）是公平的呢？让我们面对现实吧，反正没人知道你制备电极时活性材料有多少（也许少得可怜），更不用说还需要考虑实际的非活性物质，比如电解质、隔膜、集流体，甚至外壳（实际上计算的时候你肯定不会算上）。最重要的是，你根本不需要真正描述你的电池数据属于哪个Level，只要“吹得天花乱坠”，让外行认为你的纽扣电池数据，总有一天会达到电动汽车的性能即可。如果您正在考虑在你的论文中报告体积能量密度（为什么想不开，要自找麻烦？），而且数据确实不理想，怎么办？教你一招，你可以宣称你的材料对于大规模电网存储，无论如何都会有无限空间，promising就对了。
3. 用原材料计算成本，不考虑过程！
这一条千万要记住！不要提及任何有关实际生产的问题，以免对读者造成误解。你完全没有必要指出，所谓的性能惊人的纽扣电池性能是在1200 °C经过8个复杂的步骤和2周的反应时间得到的，而且产率低的可怜，只有2%。（好吧，面对现实，最终你可能只获得制作一个跑得正常的电池的材料）So what? 嘿，这是science，本身就很难！
相反，你应该引用 Sigma-Aldrich 公斤级批量价格作为您所用原材料的成本，因为它是如此的便宜，任何人几乎都可以免费制作你文中所说的高度新颖的电极。最后，如果您使用了任何自然丰度高的金属，那么请不要忘记提及这一点，即使您的活性材料中只含有1wt%左右的这些金属。
4. 为了出好的结果，选择合适的测试条件。比如：按需选择电池的循环条件（性能永远不会太差）
对于电池的循环条件，你的选择有很多，完全可以根据需求选择对你数据最有利的测试条件。比如，如果电池在电解质/电极界面出现自放电或副反应问题，那么你可以让电池在高倍率和窄荷电状态 (SoC) 范围内循环。如果你想获得能够进行快速充电的电池，那么你只需要（悄悄地）将其与整个 SoC 窗口的能量密度结合起来（Why not？），因为这样你会突然拥有一个同时具有高能量和高功率的电池，简直太棒了！什么？你说电池最终应用的SoC 窗口咋整？不好意思，那是电池组设计人员和工程师的事情！
另一方面，如果您的电解质由于传质限制而存在离子传输的“一些遗留问题”，请务必以 C/20 或更低的倍率运行电池，以“达到的令人印象深刻的本征能量密度” 。此时，你肯定觉得，anyway未来你肯定可以提升这个电解液的性能，早晚的问题。那些觉得不可能做到的，水平不够罢了。毕竟他们根本学不会提高温度以获得更高的离子导电率，或“混淆”溶剂质量和溶剂体积，或“忘记”检查电解液的含水量。确保低含水量？那是供应商才该关心的事情。
5. 改变程序、布局或材料构成（实验能不能重复，跟我有啥关系）
除了通过巧妙地选择测试方案，您也可以悄悄地对实验过程进行一些小的更改，从而在同一研究中更进一步地完美呈现您的奇妙科学。至于这里的倍率和浓度差异，那里的负载差异什么的，不重要，不值一提。您甚至可以在某些电池中使用另一种电解质，who care? 只要你不傻到在实验部分提供这些详细的信息，或者秉承“严谨”的原则，放在某些冗长数据表的脚注里（相信我，没有人真正阅读）。
什么？如果有人真的试图重复你的实验，甚至质疑你的结果（他们怎么敢！）。Don’t worry!你完全可以声称他们没有采用与你完全相同的实验条件，毕竟重要的“关键信息”已经被你隐藏了。
6. 玩负载量、电解液和活性材料比例的游戏（科学自由万岁！）
要时刻提醒自己，你专注的是科学，而不是技术，两者之间隔着一条巨大的鸿沟！这可以防止你被技术相关的活性材料负载和电解质体积等无关问题所困扰。
不仅如此，它还可以通过多种方式用于提高电池的容量。毕竟，谁会对一些额外的容量说不呢？！最简单的技巧是使用由高百分比导电碳添加剂制成的超薄电极，然后您可以宣称使用了高含量的活性材料（参见第2点），从而减少（催化）电解质的分解并避免传质受限的问题。记住，千万不要提及电解液体积和电池中活性材料的最终含量，因为这样就没有人可以计算出在一个循环中转移的实际电荷。这些数据都是商业化过程中需要考虑的事情，在现阶段不必担心。科学自由的第一步，就是构造你想要的电池的自由！
7. 挑好的结果！永远不要对您的（有前途的）材料进行适当的表征
最简单的方法是只展示材料整体的 X 射线衍射图或拉曼光谱，不要介意一些次要的杂质或细节，例如材料体相/表面的差异。此外，要对刚合成材料表征就行，而不是在任何处理（例如球磨）之后执行此操作。然后，在前几个循环中获得一些不错的循环和容量数据，并报告。在循环期间/循环后不要再对您的新活性材料进行任何表征，谁知道可能会发生什么？万一有新的现象解释不了咋办？原位表征只是一个愚蠢的趋势，实施起来也非常繁琐。这跟将许多不同的表征技术应用于相同的材料一样，纯粹是浪费时间，毕竟你在设计这种材料的时候结果就全部预测到了。
另一方面，如果你真的对新材料或新概念没有任何想法，只选择你可能掌握的最奇特的表征技术，研究一些没有人关注的现象（你懂的），并将其作为一项“最独特”（你肯定知道如何包装）的亮点来揭示“非常重要”的成果。然后，你就可以准备好在任何高影响力的期刊上发表了。实际上，避免所有与表征相关的问题的最终方法是完全忽略它。你只需拿你新合成的材料、或者电解质，装一堆电池，运行电池，并报告尽可能多的电化学数据，然后从中选出最好的一个或一组。
8.紧跟潮流，万物皆可XXX，比如电池领域：万物皆可固态，不是吗？
科研同样需要紧跟潮流，以前是锂空气电池，现在是固态电池（SSB）。SSB 的科学关键在于固态电解质（SSE，是的，他们喜欢缩写词），这可能具有一定的挑战，但这绝对不能成为你踏足世界前沿的借口。然后，你会发现为什么电解质人如此注重细节：比如，如果您发现 SSE 表现出前所未有的离子电导率，这肯定完全来自您的材料，而不是残留的溶剂。记住，千万不要检查这一点或怀疑实验设置。
此外，为什么要这么死板呢？添加一点增塑剂或溶剂对性能提升非常有帮助，而且材料仍然（几乎）是固体，对吗？如果有人质疑，您完全可以使用 “准”、“半”等前缀或者在最坏的情况下使用“混合”前缀来堵住“悠悠之口”。但是，有一点十分重要，永远不要使用“全固态”，否则全固态电池（ASSB） 的“老男孩俱乐部”可能会做出激烈反应，将你按在地上狠狠地摩擦！
9. 错误？---那是不可能的
没有人这样做，没有人喜欢谈论这件事，那你为什么要这么做呢？毕竟，我们有很多正当的理由不必担心可重复性和统计数据，比如昂贵的材料，漫长的合成路线，缓慢的循环等等。假设你的纽扣电池要进行三个月的循环，既然它已经正常运行了两天，那肯定是有效的数据和可重复的。为什么还要再做五个同样的电池？您在想什么？或者为什么要多次测量离子电导率，难道就是为了获得一些误差棒吗？不，在电池科学中并不真正需要包含统计测量和误差分析。相反，而是需要我们相互信任。如果我们坚持偏差是“一个特性而不是一个错误”的观点，那么更多的论文会被发表。
但是如果实验数据与您预期的数据相去甚远，那肯定要重新测量。因为这可能确实存在一些无法真正避免的错误，如电池循环过程中库仑效率的变化。但是，请不要害怕，这并不意味着你真的必须表现出来；我们都听说过 y 轴应该覆盖 0–100 %，对吗？但是归一化后，没有人能够发现 CE 是如何不规律地变化的，有时甚至超过 100 %。同时，您还应该使用非常粗的图形线，因为没有人想放大每个图形，这对于不太精细的 X 射线衍射图、不稳定的循环伏安图和糟糕的 EIS 拟合特别有用。对于后者，永远不要解释为什么从许多可能的情况中选择用于一个特定的 EIS 分析的等效电路。
10. 如果上述方法都失败了，那就展示漂亮的图片和视频吧
让我们面对现实吧：有时尽管遵循了上述所有建议，但您的结果并不像预期的那样具有革命性。不用担心，众所皆知，人们都喜欢漂亮的彩色图形、精美的SEM图和断层扫描图像。不要担心这些技术与你的研究目标或重点的相关性，您可以随时提出您想要的任何声明，并且展示很酷的数据永远不会出错。说到图形，你可能会发现几乎每篇论文都有一个漂亮的“摇椅”示意图，那是因为人们可能已经忘记了工作原理。重复是一切学习之母！随着各种网络渠道和社交媒体的不断增加，无论是在你自己的大学还是在期刊和出版社，都非常愿意推广你的科学，真的没有理由不尝试把细节做到最好。因此：如果以上所有方法都失败了，请给你的论文制作精美的动画或视频吧！
致谢：这篇论文是 P.J. 研究小组内一项为期 6 个月的头脑风暴式任务的输出结果，作者希望感谢多年来从科学（电池）文献中收集到的所有灵感和观察结果。
参考文献：
Johansson, P., Alvi, S., Ghorbanzade, P., Karlsmo, M., Loaiza, L., Thangavel, V., Westman, K. and Årén, F. (2021), Ten Ways to Fool the Masses When Presenting Battery Research** . Batteries & Supercaps. https://doi.org/10.1002/batt.202100154
来源：高分子科学前沿
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