韩国科学技术院研究团队在纳米尺度上，清晰观测到锂金属电池内部锂负极退化的全过程，并锁定了导致性能下降的根本原因。这一重要进展有望加速锂金属电池的商业化步伐。相关论文发表于美国化学会旗下最新一期《ACS能源快报》杂志。
原位电化学原子力显微镜测量过程示意图。图片来源：美国化学学会旗下《ACS 能源快报》锂金属电池是以金属锂作为负极材料的新型电池，其核心优势在于能量密度极高，理论上可达传统锂离子电池的两倍。然而，反复充放电循环后性能快速衰减，始终是其走向市场应用的最大瓶颈。尤其当锂以不规则方式沉积或剥离时，会形成所谓“死锂”——即与电极失去电连接的那部分锂，不仅拖累电池性能，更埋下安全隐患。
团队借助原位电化学原子力显微镜，实时追踪了锂沉积与剥离的完整过程，并由此证实锂的反应并非在电池整个表面均匀铺展，而是选择性地在某些特定位置悄然发生。进一步的观察揭示，在电池表面粗糙多孔的薄弱区域，剥离过程极易留下细小空隙，正是这些空隙催生了电隔离的“死锂”，成为电池性能骤然下滑的“罪魁祸首”。
这项研究的价值在于，首次通过实验明确定位了锂金属电池受损的地点与方式。更重要的是，它证明了锂在最初始阶段形成的“初始形貌”，是决定电池长期寿命的一个关键变量。基于这一发现，如果未来能对锂沉积时的表面进行均匀且精准的调控，电池寿命与稳定性都有望获得极大提升。这指明了一条可同时兼顾电动汽车续航提升与长寿命电池发展的设计路径。
未来，人工智能或将帮助科研工作者跳过文献检索、粗读的过程，直接找到需要的文献，大幅提升科研工作者的文献阅读效率。 中新网北京12月19日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-计算科学》最新发表一篇论文称，研 12月19日，《自然-计算科学》发表的一项研究描述了一种机器学习方法，能够从不同方面准确预测人类生活，包括早死可能性和 2024年度国家自然科学基金委员会与韩国国家研究基金会合作交流与双边研讨会项目指南 根据国家自然科学基金委员会（NS 按照三秦英才引进计划和三秦英才特殊支持计划《实施办法》和2023年省级人才计划评审工作安排，经申报推荐、形式审查 ? 肖连团 ? 番兴明 ? 陈 勇 ? 马 洁（以上照片均为受访者提供） ? 数据来源：科技部、国 。本文链接：纳米级观测锁定锂金属电池性能下降原因http://www.sushuapos.com/show-11-34351-0.html
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