2025新锐科学家专刊 || 北科大张达威/富忠恒&清华陈翔：自适应机器学习力场揭示钠金属电池界面反应机制

背景：钠金属负极因其高容量和低成本在高能量密度电池中具有前景，但其不稳定的固态电解质界面（SEI）会导致枝晶生长和容量损失，其形成机制尚不明确。研究目的：为克服传统从头计算分子动力学（AIMD）模拟时间尺度的限制，研究团队开发了一种加速的实时学习方法（AOFL），旨在高效、精确地揭示钠金属负极与电解液的界面反应机制。结论：AOFL方法比AIMD快71%且保持相当精度，成功捕捉到SEI的关键无机成分（如Na2O和NaOH），阐明了早期SEI的形成机制，为理解界面稳定性和电解质设计奠定了基础。