复旦大学高悦团队Angew：机器学习赋能钠离子补充和界面保护双功能硼中心钠盐开发

主要观点总结

来自复旦大学的高悦团队通过机器学习开发了一种高性能钠离子补偿剂——硼中心有机钠盐甲基硼酸钠（CH3B(ONa)2）。该钠盐用作钠离子电池的补钠剂，显著提升了电池的能量密度和循环稳定性。这项研究为牺牲型钠盐的设计提供了新的思路，并展示了利用公共数据库进行机器学习开发功能有机分子的方法。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

钠离子电池面临高额的钠离子损失问题，急需开发兼具空气稳定性并能够高效进行钠离子补充和提升电池界面稳定性的牺牲型钠盐。

关键观点2: 工作简介

高悦团队通过半监督学习方法利用公共数据库开发了一种硼中心有机钠盐，将其应用在HC|P2-Na全电池中，显著提升了首圈库伦效率和循环稳定性。

关键观点3: 要点一：机器学习驱动的分子筛选与优化

研究团队在PubChem公共数据库中筛选分子，通过模型优化选择最具潜力的分子进行深入研究。

关键观点4: 要点二：NaBO2保护层的形成与副反应的抑制

通过合成的NaBO2保护层抑制了正极颗粒在循环过程中的层剥离，有效提升了电池的性能。

关键观点5: 要点三：补钠过程兼容电池体系

开发的CH3B(ONa)2补钠剂以保护层的形式均匀分散填充在电极颗粒表面，对电极完整性破坏较小。

关键观点6: 要点四：全电池循环稳定性和寿命的大幅提升

添加CH3B(ONa)2的HC|P2全电池体系，首圈充放电效率大幅提升，并在高电压窗口下循环具有良好的容量保持率。

关键观点7: 作者简介与课题组介绍

高悦教授是复旦大学教授、国家重点研发计划首席青年科学家。课题组聚焦能源存储与转化有机分子材料的前沿研究，在化学能源材料顶级期刊发表了一系列研究工作。