ANN 使电解液添加剂开发从反复试错的合成流程转变为筛选问题。通过将人工神经网络与第一性原理计算相结合，研究人员可以在合成改性电解液分子之前，预测其电子亲和能、电离能和氧化还原电位等性能。随后，可将有前景的候选物制备成受控实验室电池，并通过电化学测试进行评估，从而减少在不合适配方上投入的时间和成本。
核心要点：基于 ANN 的预测可在实验室工作开始前缩小候选范围，而受控电池制备和自动化循环测试则可确定预测的添加剂是否能在稳定性、循环寿命、安全性和性能方面带来实际改善。
ANN 筛选如何简化电池研发
在合成前预测电化学行为
ANN 模型可以估算关键分子性能，包括电子亲和能、电离能和氧化还原电位。当这些模型与第一性原理计算结合训练和使用时，可以预测碳酸酯类等改性电解液分子的行为，例如经过碳或氟取代的碳酸酯。
所参考的方法报告称，在适用的化学空间内，预测性能与相关计算值或测量值之间的相关性约为R ≈ 0.97，表明其具有较强的筛选能力。
减少实验试错
传统添加剂开发要求研究人员合成、配制、组装并测试大量候选物，而其中一些最终可能不适合进行电化学应用。
ANN 筛选可以优先选择预测性能更理想的分子，使实验室资源集中于更有可能表现出所需还原、氧化和界面行为的候选物。
将分子性能与配方目标相结合
添加剂并非仅因为具有理想的氧化还原电位就可以被选用。它还必须满足以下实际要求：
- 在基础有机电解液中具有高溶解度
- 与电极和电池组件发生有害副反应最少
- 低浓度下仍具有效果
- 低毒性或具有可接受的安全性
- 具有成本效益
因此，ANN 预测作为更广泛决策流程的一部分效果最佳，该流程应将分子筛选与配方和电池层面的要求结合起来。
实验室必须验证的内容
界面膜形成与稳定性
许多添加剂旨在形成或改性保护性界面膜，包括固体电解质界面膜（SEI）。实验室必须确定添加剂是否能形成稳定界面，同时避免产生过高的阻抗或有害分解产物。
电池循环和电化学测量可以提供相关证据，表明预测的化学反应是否能改善长期运行性能。
氧化还原电位与电化学窗口
必须通过实验验证预测的氧化还原行为。测试应确定添加剂是否会在目标电极电位下发生反应，以及由此产生的反应是改善保护作用，还是导致不必要的电解液分解。
此外，在目标电池化学体系的工作电压范围内，配方还必须保持足够的稳定性。
循环寿命、倍率性能与热行为
应评估有前景的添加剂对以下性能的影响：
- 容量保持率和循环寿命
- 倍率性能
- 高电压稳定性
- 过充保护
- 热稳定性
- 安全相关行为，包括在适用情况下的阻燃性能
这些测试可将分子预测与完整电池的实际性能要求联系起来。
验证所需的实验室设备
精密浆料混合机
需要使用精密浆料混合机，制备含有活性材料、导电组分、粘结剂和溶剂的均匀电极浆料。
一致的混合效果至关重要，因为浆料均匀性的变化会改变电极载量、电导率、孔隙率，并最终影响电解液添加剂的表观性能。
精密电极涂布机
精密电极涂布机可将浆料以受控的厚度和载量涂覆到集流体上。
该设备可以减少电池之间的差异，使研究人员能够将性能差异归因于电解液配方，而不是不一致的电极制备过程。
加热电极压片机
加热压机或辊压系统可将涂布后的电极压实至受控密度。
一致的压实有助于控制电极结构和接触状态，还能确保不同候选添加剂之间的比较在相近的电极条件下进行。
干燥与水分控制设备
电极和电解液组件在组装前需要进行受控干燥。水分控制尤为重要，因为残留水分会改变电解液化学性质，并产生误导性的降解信号。
具体干燥配置取决于电池化学体系和实验室工作流程，但目标是在测试电池封装前，对水分进行一致的去除和控制。
受控气氛组装工具
应使用受控气氛设备组装电池，通常包括干燥环境和适用的电池组装夹具。
这些设备用于处理干燥后的电极、隔膜、电解液和集流体，同时限制污染。对于对水分或氧气敏感的电解液或电极材料而言，这一点尤其重要。
电池封装与化成设备
实验室需要能够以可重复方式组装和封装所选电池形式的工具。
组装完成后，化成设备用于执行受控的初始充放电程序。这些早期循环有助于在长期比较前建立电化学界面。
电池循环测试系统
需要使用可编程电池充放电测试仪执行可重复的充放电测试。
该系统应支持受控电流、电压限制、循环协议和数据记录，使研究人员能够比较不同配方的容量保持率、倍率性能和衰减情况。
电化学测试仪器
需要使用专用电化学测试设备，研究添加剂的氧化还原响应和稳定性。
根据研究设计的不同，这些测试可能包括用于评估氧化还原电位、电解液分解行为、界面稳定性和电池内阻变化的测量。这些测试可以补充全电池循环测试，但不能取代后者。
设计可靠的 ANN 到电池工作流程
从计算优先级排序开始
首先，使用 ANN 和第一性原理工作流程，根据预测的电子亲和能、电离能、氧化还原电位及其他可用筛选标准，对候选分子进行排序。
在合成和电池制备之前，该阶段应淘汰明显不合适的候选物。
以受控浓度进行配制
应将所选添加剂以规定浓度加入基础电解液中。
由于添加剂的有效性和副反应可能取决于浓度，因此配方记录必须清楚记录组成和制备条件。
制备匹配的测试电池
在对比测试中，应采用相同的电极材料、载量目标、压实条件、隔膜方案、组装环境和封装流程。
匹配的制备条件可以防止工艺变化被误认为化学效应。
通过分阶段测试进行验证
先进行电化学筛选和受控化成循环，然后根据需要开展长期循环、倍率测试、高电压评估以及安全性或热学研究。
这种分阶段方法既保留了 ANN 筛选带来的效率，又承认分子预测无法完全复现完整电池的实际行为。
使工作流程适应不同电池化学体系
锂离子电池
对于锂离子体系，重点可能包括 SEI 或正极电解液界面膜的形成、高电压稳定性、循环寿命和倍率性能。
制备设备总体上保持一致，但电极材料、电压限制、电解液组成和评估协议必须与目标电池化学体系相匹配。
钠离子电池
钠离子体系不存在一种普遍最优的电解液或电池配方。
相反，应根据目标应用选择添加剂和电池设计，在性能、成本、安全性、环境影响和工作条件之间进行平衡。受控混合机、涂布机、压片机、组装工具和循环测试系统可以支持这种针对具体应用的优化。
锂空气电池
锂空气电池需要特别关注，因为其空气呼吸式结构会使电解液暴露于氧气，并可能暴露于水分。
应评估电解液的以下性能：
- 低挥发性和低蒸气压，以减少蒸发和电池干涸
- 抗超氧化物侵蚀能力，因为氧还原中间体可能使某些溶剂发生剧烈分解
- 合适的电化学稳定窗口，覆盖锂负极和氧侧反应
- 耐水性，因为开放体系设计可能接触微量水蒸气
例如，在相关锂空气条件下，碳酸酯溶剂可能形成不必要的碳酸锂，而高纯度短链甘醚可能对超氧化物侵蚀具有更好的耐受性。因此，实验室设置必须区分添加剂的固有性能与溶剂蒸发、水分或氧化学反应造成的降解。
了解其中的权衡
ANN 精度不等于电池性能
较高的模型相关性，例如R ≈ 0.97，表明模型具有有用的预测能力，但并不意味着每个预测候选物都能在实际电池中发挥作用。
模型可能无法捕捉溶解度限制、浓度效应、电极表面反应、传输行为、杂质敏感性或多种配方组分之间的相互作用。
分子氧化还原行为不同于长期稳定性
某种添加剂可能在理想电位下发生反应，但仍可能形成不稳定或高阻抗的界面膜。
因此，氧化还原电位验证必须与全电池循环、倍率测试和稳定性测量相结合。
制备差异可能掩盖化学效应
浆料混合、电极涂布、压片、干燥或电池封装过程中的不一致，可能造成比添加剂本身影响更大的性能差异。
因此，一致的设备设置和匹配的对照电池对于得出可信结论至关重要。
更多测试无法弥补不良对照
大量循环次数无法纠正控制不当的实验。
每个候选物都应使用合适的基准电解液进行比较，并保持电极、电池结构、化成流程和测试条件一致。
根据目标做出正确选择
最有效的实验室应将计算排序、标准化制备和受控电化学验证连接起来。
- 如果您的首要目标是减少研发时间和成本：在合成前使用 ANN 和第一性原理计算对候选物进行排序，然后只制备最有前景的配方。
- 如果您的首要目标是验证氧化还原电位和电解液稳定性：将受控气氛电池组装与电化学测试和可编程循环测试相结合。
- 如果您的首要目标是比较添加剂性能：采用精密浆料混合、涂布、加热压片、匹配的电池制备和一致的循环协议。
- 如果您的首要目标是开发锂空气电池：严格控制溶剂挥发性、氧相关降解、超氧化物侵蚀和水分暴露。
- 如果您的首要目标是开发钠离子应用：根据目标工作要求定制电解液和电池设计，而不是假设存在一种通用配方。
ANN 筛选提供速度；严谨的实验室制备和测试则提供将预测添加剂转化为经过验证的电池配方所需的证据。
总结表：
| 方面 | ANN 筛选 | 实验室验证 |
|---|---|---|
| 目的 | 根据预测性能优先选择候选物 | 通过受控实验确认预测结果 |
| 关键性能 | 电子亲和能、电离能、氧化还原电位 | 界面膜稳定性、循环寿命、倍率性能 |
| 结果 | 缩小候选范围 | 验证实际条件下的性能 |
| 设备 | 计算工具 | 制备与测试系统 |
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