《Energy Storage Materials》:Roadmaps for dendrite suppression in next generation lithium-ion batteries: Toward sustainable energy solutions
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枝晶形成是提升锂离子电池性能和安全性面临的关键挑战,需通过电解液工程(如稳定SEI界面)、计算模型(DFT、 multiscale建模)和光学技术(动态观测锂沉积)协同抑制。文章系统梳理了枝晶形成机制,提出多尺度实验与计算结合策略,并强调电池信息学在加速SEI优化中的核心作用,最终目标为开发能量密度超300Wh/kg的无枝晶电池。
李毅|萨钦·普德尔|斯韦塔·库马里|埃尔凡·阿兹卡丹|阿尼尔·昆瓦尔|内莱·莫兰斯
西里西亚工业大学机械工程学院,波兰格利维采44-100
摘要
锂离子电池(LiBs)的性能和安全提升面临的主要挑战之一是枝晶的形成。这些针状结构不仅会降低电池容量,还会带来短路和热失控等重大安全隐患。本文综述了近期在电池设计方面的进展,旨在解决这些问题。主要策略包括电解质工程,通过优化配位力和稳定成核位点来抑制枝晶生长。先进计算技术,如多尺度计算设计和电池信息学,为枝晶抑制提供了预测性见解。密度泛函理论(DFT)研究显示,枝晶形成能量通常在1.2345–6.7890 eV之间。此外,光学成核位点映射已成为可视化锂沉积动态的强大工具,为枝晶预防提供了新的视角。本文强调通过整合实验、计算和信息学方法,提高电池的安全性,实现无枝晶的LiBs设计。
部分内容摘录
术语表
| 缩写 |
| 3D | 三维的 |
| ANN | 人工神经网络 |
| ASSLMB | 全固态锂金属电池 |
| AV | 自动驾驶车辆 |
| BE | 碳酸盐电解质 |
| BPNN | 反向传播神经网络 |
| BTO |
| CA | 元胞自动机 |
| CGCNN | 晶体图卷积神经网络 |
| CNN | 卷积神经网络 |
| DEC | 二乙基碳酸酯 |
| DFT | 密度泛函理论 |
| DEE | 1,2-二乙氧基乙烷 |
| DMC | 二甲碳酸酯 |
| DME | 二甲氧基乙烷 |
| DMSO | 二甲基亚砜 |
| DREAMS | 基于DFT的活性材料模拟研究引擎 |
| EC | 碳酸乙烯酯 |
| EC+HF |
锂离子电池中枝晶/晶须的力学与热力学
锂枝晶的形成涉及物理和化学过程,受多种因素影响,包括热力学[28]、动力学[29]和电解质组成[30]。枝晶的成核和生长受动力学[31]控制,而热力学则影响沉积物的稳定性和形态[32]。阳极表面形态与电池中的电场之间存在反馈循环,导致电极处的“尖端效应”[33]。
枝晶生长作为多尺度现象
第2节中概述的力学和热力学原理,包括成核动力学、过电位驱动的异质成核、SEI诱导的空间电荷效应、应力介导的生长、温度依赖的质量传输以及电化学驱动力与机械约束之间的竞争,共同表明锂枝晶的形成和传播本质上是多尺度过程。这些现象涵盖了原子级别的离子脱溶剂化过程。
抑制枝晶生长的科学方法
解决锂枝晶问题需要综合实验创新、理论洞察和数据驱动的发现。本节将当前的科学方法归纳为三个互补的框架:(i) 建立基础抑制协议的实验和实证方法;(ii) 阐明机制起源并实现虚拟筛选的多尺度计算模型;(iii) 加速研究过程的智能数据驱动技术。
用于SEI稳定性的电池信息学
电池信息学是电池科学与信息学的交叉领域,重点利用机器学习实现数据驱动的洞察和电池技术的进步[325]。该领域采用人工智能作为主要技术或依赖机器学习进行数据分析与解释。它侧重于利用先进的数据驱动方法来分析、解释和优化电池性能。
锂离子电池可持续能源解决方案的路线图
从基础的多尺度建模和实验室实验向商业化、无枝晶系统的转变,需要从描述性科学转向规范性信息学。虽然前几节通过原子尺度和连续介质视角阐明了枝晶生长的机制,但以下路线图将这些见解整合到一个统一的时序框架中。通过弥合孤立材料属性与系统层面之间的差距...
关键见解总结
本文综述了当前关于锂枝晶形成和抑制的科学进展,指出其是高能量电池开发中的根本瓶颈。关键词分析表明,枝晶动力学仍是主要研究方向,已在成核和生长机制的阐明方面取得显著进展。现已明确,枝晶的形成受多种因素影响,包括过电位和表面特性等。
CRediT作者贡献声明
李毅:撰写——原始草稿、可视化、验证、方法论、研究、形式分析、软件开发。
萨钦·普德尔:撰写——审稿与编辑、可视化、验证、方法论、研究、形式分析。
斯韦塔·库马里:撰写——审稿与编辑、验证、方法论。
埃尔凡·阿兹卡丹:撰写——审稿与编辑、验证、方法论。
阿尼尔·昆瓦尔:撰写——审稿与编辑、可视化、验证、方法论、数据整理、概念构建、形式分析。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。
致谢
本研究得到了波兰国家科学中心(UMO-2023/51/I/ST11/02716)和弗兰德斯研究基金会(G000225N)的支持。