加州大学圣地亚哥分校的研究人员在锂金属电池研究领域取得重要进展。他们开发出一种借助扫描电子显微镜(SEM)来表征锂金属电池性能的简单有效方法，相关研究成果发表于《美国国家科学院院刊》。
锂金属电池储能潜力是当前锂离子电池的两倍，若能实现其潜力，电动汽车续航里程将翻倍，笔记本电脑和手机运行时间也将延长。但要达成这一目标，控制锂在充放电过程中于电极上的沉积形态(锂的形态)是一大关键挑战。锂沉积均匀时，电池循环寿命更长;反之，会形成针状树突结构，刺穿电池隔膜，导致短路和故障。
此前，研究人员主要通过目视评估显微镜图像确定锂沉积物均匀性，然而这种方式导致实验室间分析不一致，不同研究结果难以比较。为解决这一问题，该研究团队(由加州大学圣地亚哥分校雅各布斯工程学院化学与纳米工程系教授刘平领导，第一作者为材料科学与工程博士生珍妮·尼古拉斯)开发了一种简单算法，用于分析锂在 SEM 图像中的分布均匀性。
SEM 能将 3D 表面特征捕捉为 2D 灰度图像，为电池研究提供详细图像。使用新方法时，团队先拍摄电池电极的 SEM 图像并转换为黑白像素，白色像素代表样品中最顶层锂沉积物，黑色像素代表基底或非活性锂。将图像划分为多个区域后，算法计算每个区域白色像素数量，进而得出弥散指数(ID)。ID 越接近零，锂离子沉积越均匀;数值越高，均匀性越差，锂离子聚集程度越高。
团队先在 2048 张已知粒度分布的合成 SEM 图像上验证该方法，ID 测量值与真实分布一致，证实其准确性。随后应用于真实电极图像，分析锂形态在不同循环条件下随时间的变化。发现随着电池循环，ID 值增加，表明锂沉积更不均匀，同时锂沉积所需能量增加，这是电池性能下降的迹象。此外，在电池失效前，内径会持续出现局部峰值和下降，可作为短路的早期预警信号。
该方法的一大优势是便捷，电池研究人员已广泛应用 SEM 成像技术，可利用此简单算法，根据已收集数据计算出 ID，将分析提升到新水平。这一进展有望加速开发更安全、更持久、能量密度更高的电动汽车和电网级储能电池。
