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孙正明领衔!东南大学水涛/「青年长江」章炜Nature子刊 | 机器学习辅助动力学匹配模型用于水系锌离子电池理性电极设计!

顶刊收割机 • 7 月前 • 151 次点击  
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水系锌离子电池具有本征安全性和低成本优势,但其性能受限于不稳定的锌金属负极和易溶解的正极,从而导致枝晶生长、离子传输缓慢和容量快速衰减。将两个电极均替换为嵌入型宿主材料是一种解决方案,但由于缺乏选择动力学相容对的通用原理,其进展缓慢。现有的努力大多优化单一组件,而非解决决定全电池稳定性的电极动力学失配问题。

在此,东南大学孙正明、水涛、章炜等人展示了一种机器学习辅助的动力学匹配框架,可定量评估嵌入型锌离子电池电极的离子传输相容性。通过将层间距与Zn²⁺扩散行为相关联,该模型引入了两个描述符来预测同步离子通量,以指导理性电极配对。使用该框架,优化后的Zn₃V₃O₈||NH₄V₄O₁₀体系实现了310 mAh g⁻¹的比容量,并在5 A g⁻¹下保持了超过12,000次循环。

该策略通过导电水凝胶架构进一步扩展到可变形格式,实现了全方位可拉伸、全水凝胶锌离子电池,其面积容量为1.2 mAh cm⁻²,能量密度为1070 µWh cm⁻²。这些结果为下一代锌离子电池提供了一条定量设计路径。

图1. ZVO|NVO电池的插层协同调控与兼容性验证

总之,该工作通过半经验公式定量定义了双嵌入型电极体系中的离子扩散动力学匹配状态,为有效的电极嵌入协同作用建立了数学标准。尽管该策略不适用于非嵌入或混合体系,但它为标准条件下双嵌入型水系锌离子电池的电极配对提供了广泛有用的指导,强调了在未来电池设计中系统特定动力学考量的重要性。

通过关联理论计算与实验结果,它阐明了电极匹配与全电池性能之间的关系,为性能预测提供了一个可靠的参考模型,并为优化双嵌入型水系锌离子电池提供了指导原则。基于此,通过对NVO正极进行电压激励来调节其层间距,实现了与广泛适用的ZVO负极的优化匹配。

所得水系锌离子电池在5 A g⁻¹下表现出310 mAh g⁻¹的比容量和超过12,000次循环的显著循环稳定性。为了进一步验证所提出的经验方程在指导柔性无锌金属系统电极选择方面的适用性,将动力学匹配的ZVO||NVO电极对嵌入PAA水凝胶基质中,并通过氢键与PVA基水凝胶电解质组装,构建了全水凝胶锌离子电池。

该电池表现出全方位可变形性、高耐久性以及在机械变形下的稳定功能,在4 cm²面积上实现了1070 µWh cm⁻²的能量密度,并在120次拉伸-释放循环中保持了电化学稳定性。这种本征柔性、可拉伸且高性能的锌离子电池设计,为推进柔性储能系统以驱动下一代可穿戴和便携式电子设备提供了一条有前景的途径,能够无缝适应广泛的人体运动和身体曲率变化。

图2. 用于柔性应用的全水凝胶AZIBs的电池性能

Machine learning-assisted kinetic matching model for rational electrode design in aqueous zinc-ion batteries, Nature Communications 2025 DOI: 10.1038/s41467-025-67996-8

孙正明 东南大学首席教授、博导。东南大学本科,中科院金属所硕士,中科院金属所-维也纳大学联合培养博士。先后在中科院、维也纳大学(博士后)、日本丰桥技科大学(JSPS)、美国Drexel大学进行复合材料、金属间化合物、先进陶瓷等研究。回国前在日本产业技术综合研究所(AIST)任主任研究员兼国际部长助理。入选国家高层次人才计划,回国后历任东南大学材料学院首届学术委员会主任、学院院长。近年来,在金属性陶瓷MAX相材料、二维材料MXene等能源环境材料的基础与应用研究中取得重要进展,得到国家重点研发计划、国家自然科学基金重点及面上、江苏省双创团队及人才等国家与地方的重大科研项目支持。在Nat Commun、Chem、Adv Mater、Angew Chem、Adv Energy Mater、Energy Environ Sci、Adv Funct Mater、 Acta Mater等期刊发表学术论文300余篇。

水涛  东南大学 副研究员 致力于木质纤维素、蛋白质等生物质原料的材料化转变,围绕“变废为宝”的科研主旨,先后实现了玉米秸秆及废弃蛋白SRM的高价值转化,并转入生物质水凝胶材料、生物质膜材料等复合功能材料的研究中,面向储能、生物、产氢催化等应用。

章炜 东南大学 教授、博导 研究方向:1、水凝胶材料(柔性电极、仿生驱动、生物组织);2、气凝胶材料(动力电池防护、电子器件隔热);3、柔性电子器件(导电互联、织物集成、电子皮肤);4、能源存储与转换(柔性纤维电池、可拉伸凝胶电池、液态金属自修复电池)

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