锂电池在线充电 Aionics研发机器学习系统，用AI找到让锂电池快充电的电解质溶液|上海羊羽卓进出口贸易有限公司

Aionics研发机器学习系统，用AI找到让锂电池快充电的电解质溶液

大约在 2022 年初，卡内基梅隆大学的研究人员使用一个机器人系统进行了数十项实验。这些实验旨在找到能够使锂离子电池更快充电的电解质溶液，试图解决阻止电动车广泛采用的主要障碍之一。

这套名为 Clio 的系统包括自动泵、阀门和仪器系统，可以将各种溶剂、盐和其他化学品混合在一起，然后测量该解决方案在关键电池基准上的表现。这些结果会被输入到名为蜻蜓（Dragonfly）的机器学习系统中，该系统使用这些数据产生可能效果更好的不同化学组合。

根据 Nature Communications 上的一篇论文，当卡内基研究人员将它们放入测试用小型电池时，该系统最终产生了六种电解质溶液，性能均优于标准溶液。最优秀的溶液比性能最佳的基准电池提高了 13%。

开发更好的电解质对于提高电池的性能和安全性，以及降低其成本至关重要。更快的充电电池可以让电动汽车和卡车更具吸引力，因为这可以缩短在充电站耽误的时间。

近年来，研究实验室越来越多地将自动化系统与机器学习软件相结合，机器学习软件可以通过识别数据模式以改进特定任务，进而开发出非常适合特定应用的材料。

科学家们已经利用这些方法来寻找用于固态电解质、太阳能光伏电池和电化学催化剂的有潜力的材料。也出现了几家初创公司将这种方法商业化，包括 Chemify 和 Aionics。

艾伦·阿斯普鲁·古齐克（Alán Aspuru-Guzik）正在使用人工智能、机器人，甚至是量子计算来创造我们应对气候变化所需的新材料。

从历史上看，从事新材料发现的研究人员会通过理智的猜测和推测，以及试错一些组合来设计和测试不同的材料选项。但考虑到大量可能的物质和组合的存在，这是一个困难且耗时的过程。许多研究人员会无意间走上错误的道路。

就电解质成分而言，“你可以通过数十亿种方式混合和匹配它们，”卡内基梅隆大学副教授、自然通讯论文的合著者、Aionics 的联合创始人兼首席科学家文卡特·维斯瓦纳坦（Venkat Viswanathan）说。他与其他卡内基大学的研究人员合作，探索机器人技术和机器学习如何提供帮助。

像 Clio 和 Dragonfly 这样的系统的优势是，它能够以非常快的速度工作，还能比人类研究员探索更广泛的组合可能性，最后以系统的方式应用它所学到的东西。

文卡特说，Dragonfly 没有被输入有关化学或电池的信息，因此除了研究人员选择第一种混合物这一事实之外，它的建议并没有带有太大的偏见。从第一种混合物开始，它尝试了各种各样的组合，从最初的轻微改进，到完全意想不到的建议，它逐渐可以混合多种成分并根据制定好的目标提供表现越来越好的结果。

就电池实验而言，卡内基梅隆大学团队正在寻找一种能够加速电池充电效率的电解质。电解质溶液可以帮助离子在两个电极之间穿梭。在放电过程中，锂离子在被称为阳极的负极产生，并通过溶液流向正极，即阴极，在那里它们获得电子。在充电期间，该过程正相反。

Clio 测量并试图优化的关键指标之一是“离子电导率”，即离子流过溶液的难易程度，它直接影响电池充电的速度。

但商业电解质面临的另一个挑战是，它们必须在包括总生命周期、功率输出和安全性在内的各个方面表现良好，而一个方面的改进往往会以其他方面为代价。

在接下来的工作中，卡内基梅隆大学的研究人员希望加速机器人实验，改进机器学习工具，并且运行具有多个性能目标的实验，而不是单一的性能目标。

研究人员最大的希望是自动化和机器学习可以加速下一组突破性材料的发现，在加速降低全球碳排放的同时，帮助提供更好的电池和更高效的光伏发电。

支持：Ren

原文：

https://www.technologyreview.com/2022/09/27/1060087/how-robots-and-ai-are-helping-develop-better-batteries/

哈佛团队用锂金属作负极制备固态锂电池，充电10分钟循环超6000次

锂离子电池从第一次工业化发展至今已有 30 多年，并逐渐发展成为电子设备、移动通信、电动车等领域的主流电池技术。

但不容忽视的是，由于其电解液是固-液界面，在循环过程中容易出现一系列问题。例如，金属锂枝晶生长、电解液膜的形成和电池内部的电化学反应等，这些问题会导致电池性能下降和短路等，限制了电池的循环寿命和安全性。

近期，美国哈佛大学李鑫教授团队创新性地提出了一种新方法，以锂金属作为负极材料来制备全固态锂电池。

该方法不仅有效地抑制了锂金属的枝晶生长和电解质界面反应层的生长，还显著提高了电池的循环稳定性、能量和功率密度以及安全性。

该电池在 10 毫安电流条件下，实现了 6000 次循环后仍保持 80% 的容量，性能显著高于当今市场上的其他软包电池。

该团队展示了软包电池的涂布工艺，对于未来放大到更大容量的电池具有优势。该课题组已制造出面积为纽扣电池 10 几倍，约邮票大小的软包电池。

图丨李鑫（来源：李鑫）

锂金属作为一种高容量的负极材料，具有很高的能量密度，但在传统电池中循环稳定性较差。

该研究通过引入对机械约束具有敏感性的负极材料，从科学原理上为领域提供了全新的认知，助力解决固态电池领域中锂金属快速循环的问题，为实现高性能、高能量密度的固态电池提供了新思路和新方案。

该技术有望让固态锂电池达到高功率从而实现快速充放电，潜在的应用场景包括电动汽车、手机电池、超级跑车、未来的电动飞机等。

图丨相关论文（来源：Nature Materials）

近日，相关论文以《利用易受约束的负极材料实现金属锂在固态电池中的快速循环》（Fast cycling of lithium metal in solid-state batteries by constriction-susceptible anode materials）为题发表在 Nature Materials 上[1]。

哈佛大学叶露涵博士和陆洋博士为论文共同第一作者，李鑫教授为论文通讯作者。

图丨硅负极具有显著的锂镀层能力和自限性的、仅仅发生在硅颗粒表面的嵌锂反应（来源：Nature Materials）

此前，科学家们尝试将微米硅在商业化锂离子电池负极中使用，但会造成包括体积膨胀、电极剥落和电解液反应等一系列问题，这些问题会导致电池的性能下降和寿命缩短。

一篇发表在 Science 的论文指出，微米硅可在全固态电池中使用。但领域内仍将它视作为主要进行嵌锂反应的硅负极。

在经过研究和探索后，李鑫教授课题组发现其实它并不是传统意义上的硅负极，而是提供了硅的骨架供析锂反应产生锂金属在硅颗粒表面的沉积，因此硅并没有充分地发生嵌锂反应。

由于硅具有高容量和良好的电化学性能，纳米硅可在一定程度上作为电池负极。然而，传统的固-液电化学界面会一直发生嵌锂反应，因此，微米硅在充放电过程中必然发生体积膨胀，导致电极材料的破裂和失效。

“我们发现一种独特的现象，即硅在全固态电池的固-固界面上发生非常动态的反应。具体来说，嵌锂反应只能在非常浅表的硅颗粒上面的发生，并在短时间内转变为析锂反应。”李鑫表示。

实际上，基于此类负极材料固态电池的循环显著包含了充电过程中锂金属在负极颗粒表面上的快速沉积，然后在放电的过程中快速脱出的过程。

（来源：Nature Materials）

李鑫表示：“我们首次展示了硅材料能够作为锂金属负极的骨架在固态电池中使用，这是对固-固界面电化学反应的新认知，在性能上提供了前所未有的高倍率、长时间和安全的循环性。”

并且，在 10 分钟的快速充放电的过程中，并没有发生锂枝晶穿刺，循环 6000 圈测试条件下性能仍然保持稳定，成功验证了电池的安全性。

实际上，该课题组早在 2018 年就首先提出了关于固态电池的电化学机械约束的概念。这次又以硅为模式材料，提出了在固-固界面上机械约束敏感性的概念。

基于此，研究人员还预测出可能具有适当的机械约束敏感性的材料，包括镁合金等在内的新材料家族。研究人员对 6 万种化合物进行了预测。

“不局限于硅，我们做高通量计算（如下图），凡是在靠近边界的材料皆有可能是作为固态电池的负极材料。”李鑫说。

图丨对 59524 种负极材料进行的专门为固-固界面反应设计的计算筛选。（来源：Nature Materials）

李鑫团队的研究方向主要包括用于固态锂和固态钠离子电池的下一代储能材料和器件，能源相关材料和器件，非常规超导体等。据悉，该技术已授权该课题组的初创公司 Adden Energy。

“目前我们已经将该电池进一步发展到手机电池大小，争取在今年年底前，实现安时级别的软包电池。如果进展顺利，希望在 2025 年进行 10 安时级以上动力电池的应用测试，包括电动汽车、电动割草机等。”李鑫表示。

参考资料：

1.Ye, L., Lu, Y., Wang, Y. et al. Fast cycling of lithium metal in solid-state batteries by constriction-susceptible anode materials. Nature Materials (2024). https://doi.org/10.1038/s41563-023-01722-x

运营/排版：何晨龙