电池回收再利用技术平台
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揭示金属电极剥离协同行为新机制
本研究建立的单离子定位光学纳米显微技术还具有良好的通用性和可拓展性。该方法能够在真实电化学工作条件下实现离子生成行为的定量原位观测，并直接解析电极颗粒内部离子–电子耦合反应过程，为理解复杂电化学界面动力学提供新的研究手段。该技术可推广应用于正极脱嵌过程、固态电解质界面演化、多离子交换行为以及催化剂结构重构等典型离子参与界面反应体系，并能够提取电子耦合强度和表面扩散耦合强度等关键介观尺度动力学描述符，为数据驱动储能材料设计和界面调控提供重要实验基础。
两性动态COF基电解质实现快速连续传输
该研究通过分子工程设计了一种两性动态COF基固态聚合物电解质，整合了高极性解离定子和柔性传导转子，构建了快速连续的锂离子传输路径。AD COF-PAPE实现了1.18×10⁻⁴ S cm⁻¹的高室温离子电导率，并在高电压锂金属电池中展现出优异的电化学性能。这一"解离-接力-传导"的协同机制为克服固态电解质中离子解离与传输的本征权衡提供了新策略，对开发高能量密度固态锂金属电池具有重要意义。
界面极性调控实现高电位锂金属电池
该研究引入了一种利用偶极SAMs操控富镍正极活性材料界面稳定性以开发高电位锂金属电池的分子策略。通过调节SAM端基的电子结构，有效控制正极活性材料的界面极性和电解液-电极相互作用。利用纳米级深度敏感SEIRAS，识别了端基与溶剂分子之间库仑相互作用的分子级光谱特征，揭示这些相互作用如何调控电解液溶液行为进而影响界面稳定性。这种纳米技术方法建立了连接分子设计与纳米级表征的框架，为电化学储能系统中电化学活性电极|电解液界面的动态研究提供了见解，这对非水二次锂基电池的研发尤为重要。
锂电热失控的“蝴蝶效应”如何被量化
本研究通过建立耦合模型，系统阐明了锂离子电池循环老化路径与热安全性能之间的内在关联。核心结论是：电池的老化机理（析锂主导或SEI生长主导）是决定其热失控风险演变的关键因素。低温或高倍率循环通过诱导大量析锂，会非线性地、急剧地降低电池热稳定性，大幅提前热失控触发时间并改变其反应路径。即便在温和工况下，长期循环后期出现的“自加速”析锂现象也不容忽视，它对电池全生命周期的安全管理构成了隐蔽但关键的威胁。
全氟聚醚实现卤化物固态电池高性能界面
该研究提出了一种创新策略，利用全氟聚醚(PFE)作为成膜添加剂解决卤化物固态电池中的界面挑战。系统筛选确定了PFE对卤化物SSEs具有独特的化学稳定性、低挥发性和高润湿性，且可通过干电极工艺整合到复合正极中。循环过程中，PFE与脱嵌Li⁺反应形成氟聚醚-LiF混合CEI，将刚性点接触转变为共形面接触，显著扩展了离子传输路径并重新激活了孤立的正极颗粒。坚固的CEI有效抑制了电解质氧化、气体析出、岩盐相形成、Li/Ni混排和颗粒开裂等寄生反应。得益于此，含PFE的复合正极展现出优异的电化学性能：在0.1C下 delivering 206 mAh g⁻¹的高比容量，在0.5C下循环1500次后保持83%的容量，且倍率性能显著提升。软包电池验证进一步证明了该策略的商业可行性，为开发高性能、长寿命的卤化物基固态电池提供了新途径。
热力学和动力学协同调控无枝晶锌沉积
本综述系统性地阐述了一种解决锌金属负极关键问题的热力学-动力学协同优化整体策略。该策略并非依赖单一优化，而是构建了一个多层次的设计框架，涵盖从分子尺度到宏观器件的协同调控。其通过三大核心路径实现：在分子尺度上，通过电解液工程调控溶剂化结构，以同时抑制副反应热力学驱动力并优化离子迁移动力学；在界面尺度上，通过构筑多功能人工界面层，为均匀成核提供热力学引导，并为高速离子传输提供动力学保障；在电极宏观尺度上，通过三维导电骨架设计降低局部电流密度并构筑有序离子通道，实现热力学稳定与动力学优化的统一。这些路径的实践，充分验证了协同设计理念在引导锌均匀沉积、抑制枝晶与副反应方面的科学性与有效性。
热激活分子“防火墙”助力超薄固态电解质
锂金属电池因其超高能量密度被视为下一代储能体系的重要方向，但其热失控风险与安全隐患严重制约实际应用。以聚环氧乙烷（PEO）为代表的固态聚合物电解质虽具备良好界面相容性，但仍存在离子传输能力不足、机械强度有限及本征可燃性等问题。为提升安全性，引入磷酸酯类阻燃剂是一种有效策略，但其与锂金属之间的界面不相容性易引发副反应，导致电化学性能下降，形成安全性与稳定性难以兼顾的核心矛盾。
如何实时捕捉锂离子电池内部的热和力学信号
我们很难实时、精准地捕捉电池内部的热 - 力异常信号。传统监测方案要么只能测温度、要么只能测压力，信号不同步、易串扰，无法提前识别析锂、内短路、机械损伤等早期故障。近期发表的最新研究，给出了一套突破性解决方案，即多层集成温压同步传感器（MTPS）。它能在同一位置、同一时刻，无干扰地监测温度与压力变化，把电池安全监测推向 “同步、原位、高保真” 的全新阶段。
锂离子电池多场景数字化建模
现有模型体系仍面临精度与效率难以兼顾、跨尺度耦合不足以及参数获取与标准化缺失等关键瓶颈，反映出模型复杂性与工程可用性之间的长期矛盾。未来的发展方向不在于单一模型的进一步复杂化，而在于推动“多尺度协同-多物理融合-数据与机理耦合”的体系重构，即通过融合物理建模与数据驱动方法，实现从原子到系统的贯通式描述，并依托标准化参数数据库与先进表征手段提升模型可用性。在此基础上，以“云-边-端”协同为代表的新一代数字孪生架构，有望实现模型、数据与控制的闭环融合，使电池从被动储能单元演化为具备自感知、自决策能力的智能系统。随着上述关键问题的逐步突破，多场景建模将持续驱动电池科学从经验主导走向机理与数据协同驱动，为构建安全、高效、可持续的能源体系提供坚实支撑。
