新研究發現常見電池電解液中存在多鋰離子團簇現象，為提升電池效能與設計開創新途徑

紐約--(美國商業資訊)-- Schrödinger, Inc.（Nasdaq：SDGR）今日宣布，一項新研究已發表於《Nature》期刊，揭示了鋰離子電池（LIB）電解液原子尺度結構的關鍵見解。該團隊與Columbia University及New York Structural Biology Center的研究人員共同進行這項研究，發現了挑戰鋰離子電池基礎化學長期以來既有假設的新見解，其中包括可能在電解液行為與電池功能中扮演重要角色的多鋰離子錯合物。這些對電解液行為的全新機制性見解，有望使電池開發從憑經驗反覆試誤，轉向預測式設計，乃至高通量、理性且由運算驅動的設計，以打造更高容量、更快充電且更持久耐用的電池

這項研究運用了Schrödinger以物理學為基礎的運算平台，解決了儲能設計領域長期存在的瓶頸。LIB電解液對電池效能至關重要，影響導電度、黏度、鹽類解離及電化學穩定性等特性。LIB電解液也會促進固態電解質界面的形成，這是電池陽極上的關鍵保護膜，決定電池的壽命與安全性。然而，對於電解液結構如何影響這些特性，原子層級的詳細理解一直相當有限。該團隊運用Schrödinger先進的機器學習力場技術，以前所未有的精確度與規模模擬LIB電解液。這些模擬顯示，鋰離子經常在沒有陰離子存在的情況下，由碳酸乙烯酯溶劑分子配位而形成團簇，這是先前未被發現的基本結構現象。

Schrödinger材料科學資深副總裁Mat Halls表示：「模擬複雜的電池系統，過去一直迫使科學家必須在量子精確度與大規模模擬之間做出取捨。我們的機器學習力場技術消除了這種取捨。預測這些多鋰錯合物並以實驗加以驗證，證明我們的平台能夠偵測到過去無法觸及的化學現象，進而加速材料探索。」

Schrödinger共同創辦人暨董事會成員，同時也是Columbia University William P. Schweitzer化學教授的Richard Friesner表示：「藉由使用Schrödinger專有的先進機器學習力場，我們發現電池中的鋰離子在沒有陰離子的情況下實際上會聚集成團簇，而這些團簇正是驅動電池表面保護膜形成的關鍵。以運算方式預測這項出乎意料的化學現象並以實驗加以證實，證明Schrödinger以物理學為基礎的平台能夠精確模擬電池中隱藏的原子細節。此外，這些結果顯示，許多，甚至可說是大多數複雜化學系統，如今已可運用機器學習力場，以原子解析度進行基於物理學的預測式模擬。」

主要發現：

• 多鋰離子團簇：在標準電池電解液中，高達40%的鋰離子會聚集形成多離子團簇，且鹽濃度越高，團簇現象越為普遍。此發現推翻了長期以來認為鋰離子在溶液中主要以孤立狀態存在的假設。
• 精確的實驗驗證：機器學習力場模擬結果與多種凝聚相實驗數據高度吻合，包括核磁共振（NMR）光譜、電解液密度、黏度、離子導電度及擴散係數，證實了所預測之多鋰團簇確實存在。
• 電化學意涵：量子化學計算顯示，這些多鋰離子團簇具有特別有利於還原反應的電位特性，顯示其為形成固態電解質界面的關鍵中間體，而固態電解質界面對電池的壽命與安全性至關重要。
• 理性電解液設計的基礎：所獲得的見解提供了基礎性理解，可引導新世代電解液的理性設計，以提升效能、穩定性與充電速率。

這項研究仍在持續進行中，並獲得Gates Ventures的資金支持。

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