【研究背景】

在电化学储能领域，锂离子电池凭借高能量密度与长循环寿命，已成为电动汽车、便携式电子设备核心动力来源。随着应用场景不断拓展，电池的循环稳定性、安全性能及极端环境适应性面临着愈发严苛的考验，而这一切性能的核心，都取决于电极/电解液界面（EEI）的性质。

EEI是锂离子脱嵌与电荷转移的关键区域，其形成的固态电解质界面（SEI）和正极电解质界面（CEI）直接影响电池的倍率性能与长期循环稳定性。然而，传统的非原位表征技术在样品制备与转移过程中，极易破坏界面的原始状态，难以捕捉界面动态演化的真实过程。如何精准解析界面的形貌变化、成分演变及动力学特性，成为开发高性能锂电池的核心瓶颈。与此同时，人工智能技术的崛起为海量表征数据的深度挖掘提供了新可能，为界面研究注入了革命性活力。

【工作简介】

图1、原位表征技术与人工智能辅助分析在电极 / 电解液界面研究中的应用

近日，兰州理工大学李世友教授团队在电池界面研究领域取得系统性进展，相关成果以 “Application of in-situ characterization techniques and artificial intelligent-assisted analysis in studying electrode/electrolyte interface of batteries” 为题，系统综述了原位表征技术与人工智能辅助分析在电极 / 电解液界面研究中的应用。文章的主要作者为团队青年教师王鹏和硕士研究生杨欢欢。

该综述从形貌演化、成分及其空间分布演化、界面动力学特性演化三个核心维度，全面梳理了当前主流的原位表征技术。在形貌分析方面，详细介绍了可见光光学表征、超声成像、电子显微镜、原子力显微镜（AFM）、扫描透射X射线显微镜（STXM）及断层扫描技术的原理、应用场景与优劣；在成分分析领域，深入探讨了X射线光电子能谱（XPS）、X射线吸收光谱（XAS）、红外光谱（FTIR）、拉曼光谱、质谱（MS）、核磁共振（NMR）及电化学石英晶体微天平（EQCM）等技术在界面成分追踪中的应用；在动力学特性研究中，重点阐述了电化学阻抗谱（EIS）与扫描电化学显微镜（SECM）的技术优势与创新应用。

尤为值得关注的是，综述专门聚焦人工智能技术在界面研究中的赋能作用，指出机器学习与深度学习能够有效突破传统表征技术在时空分辨率上的固有矛盾，通过图像分辨率增强、多模态数据融合及辅助数据分析，实现对海量高维表征数据的高效处理与深度挖掘，为界面反应机制的精准解析提供了全新路径。

【内容表述】

EEI 作为锂离子脱嵌与电荷转移的关键区域，其稳定性直接影响电池核心性能，而传统非原位表征易破坏界面原生状态、无法捕捉动态演化，原位技术则可在实际工况下实时监测，成为电池研究的核心工具。现有综述多聚焦电池整体，针对 EEI 反应路径与性能演化的专项研究不足，且人工智能技术的崛起为海量表征数据的深度解析提供了新可能，因此亟需针对性的系统综述。

1. 形貌表征

图2、电极 / 电解液界面形貌表征的基本原理及关键监测对象

1.1 可见光光学表征

可见光光学表征以光学显微镜为核心，通过可见光折射成像，可捕捉毫米尺度下界面形貌演化，在锂枝晶形核生长、电极体积膨胀等动态过程监测中表现突出，兼具无损、直观、时间分辨率可调的优势，能与微纳尺度技术互补。但其分辨率受限于可见光波长（约 0.2 μm），对深色、高反射或半透明样品成像难度大，需通过设计精密光学池、利用光学干涉效应等方式优化。

1.2 超声成像

超声成像利用介质间超声反射与耗散差异成像，无需定制观察窗即可直接表征真实电池，实现微米级分辨率下锂沉积、气体演化、电解液浸润等过程的监测。其优势在于低破坏性、适配真实电池体系，但在厚电池中超声耗散严重，且机械效应可能干扰电解液扩散或枝晶结构，导致结果与实际存在偏差，需通过高频率超声、硅油浴等手段改善。

1.3 电子显微镜表征

电子显微镜以电子束为光源，突破衍射极限，实现纳米至原子尺度成像，其中 SEM 适用于微米至毫米级形貌观察，统计意义显著，TEM 可揭示原子排列变化，且能与 EELS/EDS 联用实现成分 - 结构同步分析。但高能量电子束易损伤 SEI 与锂枝晶，原位微电池与商用电池工况差异大，样品制备复杂，需依赖低温技术、低电子剂量成像等方案缓解。

1.4 原子力显微镜（AFM）

AFM 通过探针与样品原子间的相互作用力，实现纳米尺度形貌与机械性能的实时监测，可揭示 SEI 形成 - 溶解机制、离子传输动力学等，在平整基底（如 HOPG、Cu 电极）的界面研究中优势明显。但其扫描速度慢（分钟级），对表面粗糙度要求高，电解液流动可能干扰探针信号，难以捕捉超快电化学过程。

1.5 扫描透射 X 射线显微镜（STXM）

STXM 依托同步辐射 X 射线的特定能量吸收特性，兼具高空间分辨率与元素敏感性，可同步表征界面形貌与化学物种空间分布，适用于锂嵌入路径、枝晶生长等快速变化的微尺度反应过程。但该技术依赖同步辐射源，测试成本高、操作复杂，数据采集速度慢，限制了对快速反应的实时追踪。

1.6 断层扫描

断层扫描技术（含 XCT、中子断层扫描、光学相干断层扫描）通过辐射衰减差异实现界面非破坏性 3D 表征，可可视化锂枝晶生长、SEI 结构演化等动态过程，其中光学相干断层扫描可避免辐射损伤。但其传统空间分辨率仅达微米级，难以捕捉纳米尺度细节，且数据量大、3D 重建复杂，需借助高能量光源与 AI 辅助图像识别优化。

图3、形貌演化表征技术的特征

2. 成分表征

图4、电极 / 电解液界面成分分布表征机制示意图

2.1 X 射线光电子能谱（XPS）

XPS 通过探测光电子结合能，精准分析样品表面 1-10 nm 内的元素组成、氧化态与电子结构，是研究 SEI 成分演化、电解质分解机制的核心技术。其优势在于原子级化学状态解析能力，但需在低气压下进行，无法直接表征高饱和蒸气压的有机电解质体系，且缺乏横向空间分辨率，需与其他技术联用。

2.2 X 射线吸收光谱（XAS）

XAS 利用 X 射线与原子的相互作用，通过吸收边与振荡信号，揭示特定元素的电子结构、配位环境及氧化态变化，可追踪过渡金属溶解、CEI 形成等界面反应。该技术化学敏感性高，但依赖同步辐射源，测试成本高，对电极涂层的超薄均匀性要求严格。

2.3 傅里叶变换红外光谱（FTIR）

FTIR 基于分子振动能级跃迁，通过特征吸收峰识别官能团与分子结构，广泛应用于电解质分解、SEI/CEI 成分演化的实时监测，原位 ATR-FTIR 可聚焦界面区域。但其空间分辨率低，难以区分界面与本体电解质物种，需通过纳米 FTIR（同步辐射 + 近场探针）提升分辨率。

2.4 拉曼光谱

拉曼光谱利用拉曼散射效应，通过频率位移分析化学键与晶体结构，空间分辨率优于 FTIR，对非极性键敏感，可互补表征界面化学组成，适用于电解质分解产物与 SEI 成分监测。但高功率激光易导致界面局部加热，时间分辨率不足，难以捕捉亚稳态中间体。

2.5 质谱（MS）

质谱通过离子质荷比差异实现化学物种的精准识别与定量，其中差分电化学质谱（DEMS）可实时监测界面反应的气态产物，二次离子质谱（SIMS）能实现纳米尺度化学成像。其优势在于高灵敏度与快速响应，但空间分辨率低，液体样品兼容性有限，需与 ToF-SIMS 等技术联用实现空间定位。

2.6 核磁共振（NMR）

NMR 利用原子核自旋特性，分析化学环境与动态行为，可量化电极中碱金属沉积、解析 SEI 成分演化与电解质溶剂化结构，实时追踪离子迁移过程。该技术提供原子级 insights，但复杂体系中峰重叠严重，空间分辨率不足，需结合其他微观表征技术。

2.7 电化学石英晶体微天平（EQCM）

EQCM 结合石英晶体微天平与电化学技术，基于逆压电效应实现纳米级质量变化定量，可追踪 SEI 形成 / 分解、金属沉积等动态过程，同步分析界面机械性能演化。但其测量易受温度、溶液对流干扰，高粘度电解质会影响晶体振荡精度，应用场景受限。

图5、成分表征技术的特征

3. 电化学性质表征

3.1 电化学阻抗（EIS）

EIS 通过探测电荷传输动力学差异，实现电化学系统的无损、快速结构分析，能区分界面阻抗、电荷转移、扩散等多尺度动力学过程，精准捕捉 EEI 演化的关键转变点。该技术扰动小、操作简便，本团队开发的电位分辨原位 EIS（PRIs-EIS）进一步提升了界面表征的精准度，可与 DRT 分析联用解析复杂动力学机制。

3.2 扫描电化学显微镜（SECM）

SECM 通过微电极探针检测界面电化学反应的反馈电流，实现微米级空间分辨率下的电化学活性分布表征，可揭示 SEI 绝缘性、枝晶形核位点等关键信息，还能观察 SEI 自修复行为。但其操作复杂，需在惰性气氛下进行，限制了在电池机理研究中的广泛应用。

4. AI辅助分析策略

4.1 图像分辨率提升

人工智能（尤其是深度学习）技术为原位表征图像的质量优化提供了高效方案，通过生成对抗网络（GANs）、超分辨率卷积神经网络（SRCNN）等模型，可从低分辨率、低信噪比图像中重建高保真、高分辨率结果，精准捕捉纳米级裂纹、孔隙结构与界面形貌细节，突破传统图像处理的局限，提升表征数据的利用率。

4.2 多模态数据融合

AI 技术有效打破了单一表征技术的 “数据孤岛”，通过 GANs、CNNs 等方法实现不同技术数据的整合（如 STXM 与 AEM、cryo-TEM 与中子散射），建立化学组成、晶体结构与形貌特征的跨尺度关联，甚至能基于 2D 图像生成具备统计一致性的 3D 体积数据，为界面结构 - 性能关系的解析提供了全新视角。

4.3 辅助数据分析

AI 通过机器学习算法实现高维、多模态表征数据的自动化特征提取与模式识别，尤其在阻抗光谱分析中表现突出，可替代传统等效电路模型拟合，减少主观偏差，提升分析效率与精准度。支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNNs）等模型已成功应用于电池健康状态评估、动力学过程解耦等场景，深化了对界面现象的理解。

5. 结论与展望

该综述系统整合了近年来电极 / 电解质界面研究的关键技术与核心进展，清晰呈现了原位表征技术从单一维度观测到多维度协同分析、从传统实验分析到 AI 辅助解读的发展脉络。这些技术突破不仅深化了科研人员对界面动态演化机制的理解，更为高能量密度、长循环寿命、高安全性电池的设计提供了坚实的理论与实验支撑。

尽管原位表征与 AI 辅助分析已取得显著进展，但该领域仍面临诸多挑战：简化的测试环境与真实电池工作条件存在差异，可能导致数据失真；高能量激励源可能对样品造成损伤；时空分辨率的匹配性仍需提升；海量表征数据的整合与解读仍需更高效的算法支持。

未来，界面研究需进一步推动多技术交叉融合，开发更贴近实际工况的原位表征系统，优化 AI 算法与表征数据的适配性，建立从原子尺度到宏观性能的跨尺度关联机制。随着表征技术的不断革新与人工智能的深度赋能，电极 / 电解质界面这一 “黑箱” 将被彻底揭开，为下一代高性能锂离子电池的研发提供更精准的指导，助力电化学储能技术实现更大突破。

图6、电极 / 电解液界面表征中的挑战

【文献详情】

[1] Wang, P., Yang, H., Ding, H., Zhang, N., Zhao, D., & Li, S. (2026). Application of in-situ characterization techniques and artificial intelligence-assisted analysis in studying electrode/electrolyte interface of batteries. Materials Science and Engineering: R: Reports, 168, 101154.

【作者简介】

李世友，兰州理工大学，二级教授，博士生导师。研究工作主要集中在化工过程优化、无机化工新产品的研发。研究兴趣特别集中于大型储能锂/钠离子电池材料的研发及产业化技术开发。目前，以第1作者或通讯作者发表SCI或EI收录论文120余篇，其中SCI一区收录50余篇，并连年入选全球前2%顶尖科学家。

王鹏，兰州理工大学，硕士生导师。科研兴趣主要集中在锂离子电池关键材料的产业化技术开发与应用以及相关基础科学研究，包括电化学基础理论、电极材料制备技术、功能型电解液配方、电池化成技术、电池测试技术等的开发，以及结合人工智能技术的相关计算机模拟、仿真、数据挖掘技术开发。目前以第一作者或通讯作者身份在Materials Science Engineering Report，Journal of Materials Chemistry A，Applied Surface Science，Journal of Power Sources，等SCI期刊发表学术论文9篇。

文章来源：能源学人

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