【研究背景】
高能量密度锂电池（如硅基负极电池）是电动汽车与便携电器的核心动力源，但其首次循环中高达20%的锂离子不可逆损失严重制约电池容量与寿命。当前主流牺牲型锂盐虽可补偿锂损失，却面临三大瓶颈：气体副反应（如Li2C4O4分解产气导致电极开裂）；高分解电压（＞4.3 V，超出电解液稳定窗口）；空气敏感性（难以兼容工业化生产流程）。如何设计兼具低电压不产气分解与界面保护功能的新型锂载体分子，成为领域关键挑战。
【工作简介】
近日，来自复旦大学的高悦团队报道了一种氮中心有机锂盐——双锂代苯并咪唑酮（Li2N2C7H4O），作为一种高性能锂离子补偿剂，适用于高能量密度电池体系。通过半监督机器学习方法筛选出的该化合物，在阳极发生分解反应的同时释放锂离子，并生成稳定的电解液添加剂。在SiO/C|NCM811软包电池中的实验验证表明，该补锂剂使电池初始放电容量提升10%（达到205.5 mAh g-1），并展现出卓越的循环稳定性（500次循环后容量保持率达84.1%）。本研究不仅推动了牺牲型锂盐的分子设计创新，更凸显了机器学习在加速功能性电池材料发现过程中的巨大潜力。
图1. 氮中心自牺牲型有机锂盐的锂离子补偿机制示意图
【内容表述】
要点一：机器学习驱动的分子筛选与优化
基于邻苯二胺衍生物分子库，采用半监督分层聚类（Hierarchical Clustering）与K-means算法（k=12，轮廓系数0.82）进行多维度筛选（图2a-d）。通过密度泛函理论（DFT）计算12类簇代表分子的氧化电位（图2e），锁定3个符合NCM正极工作电压窗口（3.0–4.3 V）的簇群（簇4/7/9）。进一步构建加权评分模型（氧化电位、合成可行性、元素友好性、理论容量多维度评分），最终从158个分子中优选Li2N2C7H4O（图2f-g），其低氧化电位（3.8 V）与高理论容量（367 mAh g-1
）预示优异电化学活性（图3b, c）。
图2. 通过半监督机器学习与化学信息学方法筛选适配型有机锂盐
图3. 氮中心自牺牲有机锂盐的合成与表征研究
要点二：双功能界面保护机制
X射线衍射显示：含C7H4N2O的NCM811在50次循环后 (003) 峰位移仅0.02°（图4a-b），远低于对照组，表明其有效抑制层状结构阳离子混排（Ni2+占据Li+位点）。电感耦合等离子体质谱证实电解液中过渡金属溶出量下降70%（Ni：336.2 ppm → 100.5 ppm，图4c）。X射线光电子能谱证实正极界面处含氮物种的存在，且CEI种LiF含量（图4g）。
图4. 氧化产物作为电解液添加剂对正极界面保护机制
要点三：供锂过程对电极结构无损伤
电极结构完整性是维持电池长循环稳定性的关键。传统牺牲型锂盐（如Li2C4O4）虽可补偿锂损耗，但其高电压分解（>4.3 V）会引发气体副反应（图5g），导致电极内部形成微裂纹（图5f）并破坏导电网络；而负极补锂剂则易引发粘结剂溶胀失效。为克服上述局限，本研究创新性地将氮中心有机锂盐Li2N2C7H4O作为正极预嵌添加剂，其独特优势在于：Li2N2C7H4O颗粒尺寸在2-3µm左右，其在3.8–4.3 V温和电压范围内通过自由基路径释放Li
⁺，同步生成可溶性C7H4N2O，全程无气体生成，对电极结构兼容性良好，SEM显示循环后电极无微裂纹产生（图5c）。
图5. Li2N2C7H4O外部供锂过程的体系兼容性验证
要点四：硅基负极全电池性能提升
Ah级软包电池测试表明：添加5 wt% Li2N2C7H4O的SiO/C‖NCM811体系：初始放电容量提升至205.5 mAh g-1（对照组：186.7 mAh g-1，图6a-b），500次循环后容量保持率84.1%（0.878 Ah保留容量，图6c），远超对照组（67.2%）。
图6. SiO/C‖NCM811软包电池电化学性能。
【文献详情】
Nitrogen-Centered Organic Salts Enable Stable Lithium-Ion Supply for High-Energy-Density Batteries.
https://doi.org/10.1021/jacs.5c09300
【作者简介】
高悦，复旦大学教授，国家重点研发计划首席青年科学家，海外优青。2018年在美国宾夕法尼亚州立大学获得博士学位，于2020年12月加入复旦大学高分子科学系。在有机和高分子材料调控电池电化学过程领域开展了系列研究工作，以通讯作者在Nature、JACS、Angew、AM、Joule等期刊上发表了系列研究论文，主持承担多项国家自然科学基金，获评“麻省理工科技评论中国35岁以下科技创新35人”、亚洲青年科学家基金、美国能源部青年学者基金等荣誉。
课题组于2021年正式组建，聚焦能源存储与转化有机分子材料的前沿研究，重点探索：
有机电极材料的分子设计与性能调控
锂/钠离子电池中自牺牲型离子盐补偿机制
机器学习驱动的能源材料筛选
迄今在化学能源材料顶级期刊发表系列研究工作：
1. Nature (2025): External Li Supply Reshapes Li Deficiency and Lifetime Limit of Batteries. https://doi.org/10.1038/s41586-024-08465-y
2. Advanced Materials (2025): Active Organic Salts Enabling Non-Intrusive Electrolyte Presodiation Strategy. https://doi.org/10.1002/adma.202502251
3. Advanced Materials (2025): Long-Lifespan and High-Rate Energy Storage Enabled by Lithium-Free Batteries with External Li Supply. https://doi.org/10.1002/adma.202504553
4. Angewandte Chemie International Edition (2025): Compensating K Ions Through an Organic Salt in Electrolytes for Practical K-Ion Batteries. https://doi.org/10.1002/anie.202424516
5. Journal of the American Chemical Society (2025): Nitrogen-Centered Organic Salts Enable Stable Lithium-Ion Supply for High-Energy-Density Batteries. https://doi.org/10.1021/jacs.5c09300
课题组热忱欢迎优秀博士后，硕士研究生，和本科生加入。1）博士后 我们期待与人工智能、储能电池、机器人、有机化学、高分子化学及相关领域的优秀人才共同探索前沿课题，课题组将为入选者提供事业发展所需要的科研支持，提供有竞争力的薪酬（薪水面议，26-40万）；入选者将获得良好的个人职业发展机遇，课题组鼓励博士后作为负责人申请各类科学基金；复旦大学将为入选者提供租金约为市场价一半的住房及完善的福利待遇。2）研究生 计划招收具有高分子科学、化学、材料科学、机械工程和其他相关领域背景的研究生，开展储能和机器人相关的研究。招生政策参见复旦大学高分子科学系招生简章。3）本科生 欢迎复旦大学本科同学了解加入课题组。课题组鼓励成果突出的学者赴国外交流合作、参加国国内及国际会议研讨、申报上海市和国家的各类基金。
请应聘者和有意向的同学将申请材料发至yuegao@fudan.edu.cn，并附上您的研究兴趣和科研简历。
