作為電池研究領域的科學家（科研人員），我們常常發現很難重複甚至信任新聞稿和高檔期刊論文中給出的結論。 即使有真正的突破，其結果也的確如同宣稱的那樣令人印象深刻，大家也可能只會關注報導中提到的”革命性”結果，而忽略某些涉及關鍵方法和材料的資訊。 絕大多數研究人員並不刻意追求以不真實的方式展示他們的科學研究，但有些誤導性的結論可能會嚴重影響在那些在陰暗的實驗室從早忙到晚、迫於論文和引用壓力的科研小蜜蜂們。
我們（一點都不陰陽怪氣地）概述了十種方法，以使您的研究結果比實際結果更具”吸引力”和”突破性”，尤其是對於那些可能不瞭解電池研究複雜性的外行而言。
本文是個輕鬆的議題，聚焦在如何更好”提升”科學研究方法和宣傳的品質，可能有助於你與在”小同行”之間的實踐中建立清晰的邊界，但務必不要認為它是指南，僅把它當作樂趣就可以，真正的指南最近已經推出（J. Li, C. Arbizzani, S. Kjelstrup, J. Xiao, Y.-Y Xia, Y. Yu, Y. Yang, I. Belharouak, T. Zawodzinski, S.-T. Myung, R. Raccichini, S. Passerini, J. Power Sources 2020, 452, 227824；A. K. Stephan, Joule 2021, 5, 1– 2；Y.-K. Sun, ACS Energy Lett. 2021, 6, 2187– 2189.）。
具體如下：
1. 始終將實驗結果與2010年後的最新進展進行比較
眾所周知，自2010年以來，電池領域沒有真正的研究進展。 畢竟，我們仍在使用鋰離子電池，它們早在20世紀90年代就已經推出了，對嗎？ 當你的結果不像你剛剛在那篇超高影響力的期刊論文中讀到的那樣精彩時，理解這一點（電池領域沒有真正的研究進展）對你真的很有説明。 誰會相信這些雜誌上的論文？ 雖然有人可能會說，自從十幾二十年前我第一次做文獻調研以來，電池的某個細分領域確實有了發展，但當大家忙於撰寫另一篇新論文時，誰有時間更新最新的研究結果？ 你可能只是想提高對一種機制的理解，這種機制是1986年或者更久遠的年代在一篇晦澀難懂的論文中首次討論的，並且從那以後的所有報導的文獻都不是真正相關的。
2. 能量密度僅使用化學反應理論值
試圖算出一個合理的能量密度是多麼的麻煩——那為什麼不直接使用化學反應計算呢？ 當你這樣做的時候，對於例如Li–Air電池或Li-S電池你可以獲得的數據非常棒–比市面上的鋰離子電池要好得多。 有些人可能會說這種比較不公平，但誰說生命（或科學）是公平的呢？ 面對現實吧，沒有人知道你往電池里塞了多少（一般來說是少）活性物質，更不用說還需要考慮實際的非活性物質，如電解液、隔膜、集流體，甚至外殼。 噢，而且最重要的是，你根本不需要描述你的電池數據屬於什麼級別——從而讓外行認為你的紐扣小電池數據，總有一天會和電動汽車電池的性能一模一樣。 如果您甚至考慮報導體積能量密度（為什麼要自找麻煩呢？ ），並且數據確實小的可憐，那麼您總是可以說，對於大規模儲能，空間總是無限大的。
3. 僅按所用的原材料報價成本
千萬不要提到任何有關實際生產中的問題，以免對你的讀者造成誤導。 根本沒有必要指出，你性能驚人的紐扣電池（面對現實，最終你只弄出足夠的材料來製作一個跑得正常的紐扣電池），採用的花裡胡哨的”交織的3D納米線”電極是由在1200°C下通過8個步驟、2周反應時間以2 %的產率得到的幾毫克樣品製成。 夥計，這是科學，本來就是很難的！ 相反，你應該提的是採用Sigma–Aldrich提供的公斤級批次的原材料價格，是如此便宜，以至於所有人都可以近乎免費製造這種高度新穎的電極。 碰巧的是，你已經申請了合成路線的專利，因此可能會有一些額外的成本。 最後，如果你使用的任何一種金屬豐度都很高，那麼千萬別忘了提及這一點，即使你的活性物質最終只有1%含量的該金屬，當然電極中的重量百分比更少。
4. 仔細篩選你的循環條件
在選擇電池的循環條件時，有很多選擇——在這裡，你可以發揮自如。 如果電解液/電極介面存在自放電或副反應，則應使用高倍率充放和稍微窄一點的荷電狀態（SoC）範圍。 電池能快速充電是大家喜聞樂見的，如果你（悄悄地）將其配以100% SoC的能量密度（為什麼不？ ），你會突然發現一個電池同時顯示出高能量和高功率密度，太棒了！ 最後，電池模組設計師和工程師要為最終的應用場景調整SoC視窗——你不能包辦一切！ 另一方面，如果您的電解液由於傳質限制而存在離子傳輸的問題，則務必以C/20或更低的倍率運行電池，以”展示電池本徵的、最優異的能量密度”。 畢竟，你肯定可以輕易在未來繼續提升這個電解液的性能，覺得這不可能做到的人則水準比你差遠了。 畢竟他們根本學不會提高溫度以獲得更高的離子導電率，或”混淆”溶劑品質和溶劑體積，或”忘記”檢查電解液的含水量——反正確保低含水量是供應商才該關心的事情。
5. 悄悄改變程式、佈局或材料組成
即使通過巧妙選擇測試條件已經大有可為，你還可以通過悄悄地在實驗裝置中做一些小的改變，在同一項研究中進一步完美地展示你的神奇科學。 這裡的倍率和濃度改一下，那裡的載量改一下。 沒什麼值得一提的。 你甚至可以在某些電池中使用別的電解液，這並不重要。 永遠不要傻到在詳細的實驗部分提供這些資訊，將一些關鍵步驟放在支撐材料中，或者放在某些冗長數據表的小腳注里（是的，沒人看的那種）。 如果有人真的試圖詳細重複你的實驗，甚至質疑你的結果（他們敢！ ），你總是安全的;通過隱藏一些關鍵的條件，你總是可以聲稱他們沒有遵守與你完全相同的條件，這就是為什麼他們的結果與你完全相反。
6. 玩負載量和電解液含量的遊戲
你研究的是科學，而不是技術。 兩者間隔著一座該死的山！ 明白這一點可以預防您與技術性的問題較真，例如活性物質負載或電解液體積。 不僅如此，它還可以通過多種方式提高電池的容量。 誰對額外的容量說不？！ 最簡單的訣竅是使用高導電碳添加劑含量的超薄電極，然後您可以宣稱超高的比容量，從而減少（催化）電解液的分解，並擺脫品質傳輸限制。 當你使用高電解液/活性物質含量時，會發生額外的好事情。 您幾乎總能實現更長的迴圈（電池不會幹涸），而且對某些更先進的電池（鋰硫電池）來說−你甚至可以改變反應路徑，避免那些不必要的溶解度限制（沒有人喜歡）。 顯然，關鍵是不要提及電解液體積或電池中活性物質的最終含量，這樣就沒有人能夠計算出在一個迴圈中轉移的實際電荷。 這些數據都是商業化過程中需要考慮的事情，在現階段不必擔心。 科學自由必須包括構造你想要的電池的自由！
7. 永遠不要對您（前景光明）的材料做合適的表徵
最簡單的方法是只展示一些整體X射線衍射圖案或拉曼光譜，忽略一些次要的雜質或細節，例如材料體相/表面的差異。 此外，僅對剛合成材料進行表徵，不得在任何處理（如球磨）后表徵。 然後，在前幾個循環中獲得一些好的數據和容量，並報告。 在迴圈期間/迴圈后，不要再對活性材料進行任何表徵，誰知道會發生什麼？ 所謂原位表徵只是一個愚蠢的潮流，做起來也非常繁瑣。 對同一種材料做一大堆不同的表徵技術也是如此——多麼浪費時間，我在合成材料的時候結果就全都預測到了。 另一方面，如果你對新材料或新概念真的黔驢技窮了，那麼選擇你可能掌握的最奇特的表徵，研究一些還沒有人關注的現象（不然呢），並將其作為”獨樹一幟”（你肯定有一堆更好的形容詞）的亮點來呈現”非常重要”的成果。 然後你就可以在任何有影響力的雜誌上發表了。 單次實驗花費10萬美元只是一個加分項，因為它最能顯示成果的重要性。 此外，這也可以很好地解釋為什麼你只得到了一組數據，有時甚至是相當糟糕的數據，還花了你幾個月的時間來分析，並且是從一個非常特殊的、沒有優化過的電化學裝置中收集的，甚至有的實驗都是在手套箱外面做的。 如果有人敢質疑你得出的非常特殊的結論，你可以說這一切都是非常必要和有用的。 畢竟，也許用一種不那麼花哨的方法裝幾個電池會更好，但這一點意思沒有。 實際上，避免所有與表徵相關的問題的最終方法是完全忽略它;拿你新合成的材料、或者電解質，裝一堆電池，運行電池，並報告盡可能多的電化學數據。
8. 万物皆可固态，不是吗？
你真的必须参与行业的（所有）趋势；还记得大家除了锂空气电池什么都不做的时候吗？当时有影响力的人都在做这件事。现在则是固态电池（SSB）。SSB的科学，尤其是其电解质，SSE（是的，他们喜欢缩写），可能很难，但这绝对不是你不成为世界领先、开拓前沿的借口。但是为什么要对细节给予如此多的关注呢？如果你发现你的SSE具有前所未有的离子电导率，那么这肯定完全源于你的材料，而不是残留的溶剂，永远不要检查这一点，或怀疑实验装置。更不用说电化学稳定性或其他实际性能了。还有，为什么人们如此僵化；添加一点增塑剂或溶剂确实有很大帮助，而且材料仍然（几乎）是固体，对吗？如果有人质疑，您可以使用前缀“准”、“半”或最坏情况下的“混合”。然而，永远不要使用“全固态”——全固态电池（ASSB）的“老人俱乐部”可能会做出激烈反应，然后狠狠的将你按在地上。
9.错误？-不存在的
沒有人犯，也沒有人喜歡談論這件事，那你為什麼要這麼做呢？ 有很多正當的理由讓你不必擔心重複性和統計意義;昂貴的材料，漫長的合成路線，漫長的循環，等等。 你對一個紐扣電池進行三個月的迴圈，既然它撐過了頭兩天，肯定是有效的數據並且可重複，不需要重做。 為什麼要再做做五個同樣的電池？？ 或者測量好幾遍離子電導率，為了得到了一些誤差棒？ 不，在電池科學中，不需要包含統計測量和誤差分析，相反，我們相互信任。 如果我們堅持偏差是”一個特性而不是一個bug”的觀點，這也為更多的論文的發表打開了大門。 但當這些數據與你的預期相差甚遠時，這些數據肯定要重新測量。 確實存在一些你無法避免的錯誤，比如電池迴圈過程中庫侖效率的亂跳。 但不要害怕，這並不意味著你真的要表現出來;我們都聽說Y軸應該覆蓋0–100%， 歸一化后沒有人能夠發現CE如何亂跳，有時甚至超過100 %。 您還應該使用非常粗的曲線，因為沒有人希望放大每個圖形，這對於不太精細的X射線衍射圖案、起伏的迴圈伏安圖和糟糕的EIS擬合特別有用。 對於後者，永遠不要解釋為什麼從眾多的等效電路圖中選了特定的一個，也不能對誤差進行評論。
10. 如果所有其他方法都失敗了，請展示漂亮的圖片和視頻
讓我們面對現實：儘管遵循了上面給出的所有建議，但有時你的結果並不像預期的那樣具有革命性，與你的預想有偏差。 但每一位科學家都知道，人們喜歡彩色圖像、精美的顯微照片和斷層掃描圖像。 不要擔心這些技術與你的研究目的或重點的相關性，你可以隨時提出你想要的任何主張，展示酷數據永遠不會錯。 另外，這些內容通常會形成很好的TOC，我們都知道，這就是我們的同事選擇閱讀哪些論文的動力。 說到圖形，每篇論文都需要一個漂亮的”搖椅”示意圖，因為人們可能已經忘記了工作原理。 重複是學習之母！ 隨著各種網路管道和社交媒體的不斷增加，無論是你自己的大學，還是期刊和出版社，都非常願意推廣你的科學，真的沒有理由不去把細節做到最好。 因此：如果以上所有方法都失敗了，製作一個漂亮的動畫或視頻吧！