近日,北京理工大学研究团队在锂电池析锂形貌诊断领域取得重要突破,相关成果发表于国际顶级化学期刊《Journal of the American Chemical Society》。该研究提出了一种基于电化学阻抗谱(EIS)响应特征的锂沉积形貌定量诊断方法,通过建立阻抗拟合参数与沉积形貌的定量关联关系,实现了对不同析锂形貌的电化学特征区分及动态演化追踪。研究团队系统分析了不同沉积条件下的阻抗演化行为,发现电荷转移阻抗Rct的演变遵循幂律分布规律,并通过弛豫时间分布(DRT)技术解析出中频区电荷转移过程的关键特征。通过调控电流密度及沉积容量,研究团队在铜基底上构建了致密沉积与枝晶结构等典型锂沉积形貌,并确立了幂律分布方程中的指数/b/与真实形貌的对应关系,将其定义为锂生长因子(LGF)。实验验证表明,LGF模型在不同电流密度(0.02至2.0 mA cm−2)及低温(-10 °C)极端条件下均表现出强预警能力,例如在2.0 mA cm−2高电流密度下,LGF值飙升至3.04,预示严重枝晶化倾向;而在-10 °C低温环境下,LGF值2.22准确预判了低温易诱发枝晶的风险。此外,该诊断技术从实验室模型的Li//Cu半电池扩展至石墨//锂半电池及软包电池体系,在石墨体系中验证了倍率从0.5C提高至2C时LGF逐渐增大、枝晶含量增加的趋势;在软包电池测试中,仅需充入约0.3-0.4 mAh cm−2的极小容量即可计算出稳定LGF值,无需耗时长循环测试或破坏电池,为新能源汽车快充过程中的枝晶监测提供了无损检测新方案。该研究由北京理工大学黄佳琦教授、闫崇教授团队主导,第一作者为硕士研究生余芷娴。
