复旦大学高悦团队Angew：机器学习赋能钠离子补充和界面保护双功能硼中心钠盐开发
能源学人
2025-10-17 11:36
文章摘要
本文针对钠离子电池硬碳负极首效低导致的钠离子损失问题，提出开发兼具空气稳定性和高效钠离子补充功能的牺牲型钠盐。研究团队通过半监督机器学习方法筛选出甲基硼酸钠（CH3B(ONa)2）作为新型补钠剂，该材料在分解时既能释放活性钠离子，又能原位形成NaBO2保护层抑制正极副反应。实验表明，该策略将全电池首效从81%提升至97%，循环700次后容量保持率达81.5%，同时有效抑制了过渡金属溶出和电解液分解。这项工作为牺牲型钠盐设计提供了新思路，并展示了利用公共数据库进行少样本机器学习开发功能分子的研究方法。
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