美国科学家用幂律模型预测锂电池老化规律

建立了一种预测锂金属电池在静止状态下降解和电解质组成随时间变化的模型

在过去25年里，锂离子电池的使用量呈指数级增长，消费者们发现，越来越多他们使用的的手持和可穿戴电子设备以及电动汽车都是锂离子电池供电。与此同时，石墨负极材料在这段时间内没有什么研究进展，已经开始达到其技术极限，极大阻碍了电池容量的进一步提高。锂金属将有望取代石墨，它的容量是石墨的十倍以上，可用于开发出更小、更持久的电池。

锂阳极的工业应用已经有40多年的历史了，但结果表明，由于锂的高活性，存在安全问题和库仑效率低的问题。锂金属电池的研究被搁置，取而代之的是石墨阴极的研究，它在长时间内更安全、更稳定。然而，最近由于消费者对高容量电池的需求，锂金属电池研究迎来了一次复兴。

大多数锂金属研究的重点是抑制危险枝晶的形成和提高循环过程中的库仑效率。然而，由于锂的高活性，锂金属电池即使在没有电流通过静止时也会发生降解，这一过程被称为“逐渐老化”。锂金属和电解质彼此反应在锂的表面上形成降解产物层，称为固体电解质中间相（SEI）层。该层的一部分随时间溶解、重新形成，消耗电池内有限的锂金属和电解质组分并导致电池过早老化。在电池制造完成后，这种老化就成为了一个重要的因素，电池在使用之前可能会在存储期间损失很大一部分容量。

众所周知，逐渐老化实验需要数月或数年才能产生有意义的数据。爱达荷州国家实验室和加利福尼亚大学圣地亚哥分校的研究人员现在使用短期的、易于表征的技术开发出一种简单的幂律模型来预测逐渐老化，从而无需进行长期实验。 用于该模型的两组数据分别是从电化学充电方案收集的SEI降解速率，和从X射线光电子能谱收集的SEI组成数据。

电池内的电解质由两种组分组成：溶剂和盐。锂金属电池的降解寿命随电池中的电解质量及其盐浓度而变化。 增加电解质的体积有利于SEI组分的溶解，从而增加其降解速率并降低预测的电池寿命。 增加电解质中盐的浓度会使由电解质盐而非溶剂衍生的SEI层产生更稳定的还原产物，这延长了电池寿命。

在电池中的两种活性成分锂金属和电解质中，锂金属被认定为是电池老化的限制因素，在电解质老化之前锂金属就会耗尽。此外，研究人员能够预测出电池老化过程中电解质的组成，从而对电解质随时间的变化有一些了解。

虽然电池研究人员和开发人员致力于在循环过程中提高锂金属的安全性和效率，但也应关注电池老化过程，因为它是电池生命周期的重要组成部分。研究人员希望他们的新模型将用于指导电池工程决策，如电解液体积和成分，以最大限度地延长保质期和电池性能。

原文题目：Predicting Calendar Aging in Lithium Metal Secondary Batteries，原文来自：advancedsciencenews，由材料科技在线团队编译。