水系鋅電池化學(xué)的基本優(yōu)勢源于高能量的鋅金屬陽極和溫和的水系電解液。然而，鋅的腐蝕和相關(guān)的枝晶問題暴露了它們的不兼容性，這對在實用條件下提高循環(huán)壽命提出了挑戰(zhàn)。雖然電解液添加劑是一種可擴展的策略，但能在低濃度下發(fā)揮作用的添加劑仍然難以找到。

圖1.?低體積濃度電解液添加劑的篩選

新南威爾士大學(xué)Priyank Kumar、Dipan Kundu等篩選了一系列烷醇和烷二醇作為水系鋅電池的潛在電解液添加劑，發(fā)現(xiàn)1,2-丁二醇和戊二醇是非常有效的添加劑，它們能夠在實際上理想的低（1%）體積濃度下延長鋅陽極的可充電性，這是因為它們能夠在鋅上形成界面膜，起到動態(tài)SEI的作用。

以1,2-丁二醇為重點的深入研究表明，在競爭性循環(huán)參數(shù)（包括高鋅放電深度、最佳隔膜厚度和電解液容量比）條件下，鋅腐蝕被顯著抑制，這是延長半電池和全電池循環(huán)能力的關(guān)鍵因素。

圖2.?1%1,2-丁二醇添加劑使鋅循環(huán)穩(wěn)定

這種獨特的機理作用可有效緩解腐蝕和枝晶，使鋅的循環(huán)能力提高5到20倍，庫侖效率高達99.9%，并改善了在高溫等苛刻條件下的全電池性能。最后，作者采用了基于機器學(xué)習(xí)（ML）的分析方法，根據(jù)關(guān)鍵的物理化學(xué)描述符對添加劑的性能進行了合理化分析，從而展示了ML在尋找水系鋅電池電解液添加劑方面的潛力。

圖3.?基于機器學(xué)習(xí)的添加劑性能合理化

Highly Potent and Low-Volume Concentration Additives for Durable Aqueous Zinc Batteries: Machine Learning-Enabled Performance Rationalization. Advanced Materials 2023. DOI: 10.1002/adma.202309212