复旦团队发现“电池注射术” ，还能用AI延长锂电池寿命？

在能源转型的浪潮中，锂电池作为当前最为广泛应用的储能设备，扮演着至关重要的角色。手机、电动汽车、储能系统等几乎都离不开它们的身影。然而，锂电池的一个共同问题是：使用几年后，电池容量逐渐衰减，最终无法继续满足需求，甚至可能成为环境污染的隐患。如何解决这一困扰已久的难题，成为了科研领域的热门课题。

近日，复旦大学彭慧胜教授与高悦教授领衔的研究团队通过AI辅助，成功开发出了一种新型的锂载体分子——三氟甲基亚磺酸锂（CF3SO2Li）。这一分子可以像“打针”一样精准地向废旧电池中补充丧失的锂离子，从而恢复电池的容量并显著延长其使用寿命。这项成果已经在国际顶级学术期刊《自然》上发表，标志着锂电池修复技术的一个新纪元。

电池“衰老”的难题

锂电池的衰退是因为电池使用过程中，锂离子不断损失和流失。尤其是在高频率的充放电过程中，电池内的锂离子逐渐被消耗，而正极材料等其他组件则保持相对完好。就像我们的皮肤老化一样，锂电池也有自己的“衰老过程”，最终表现为容量下降、续航不足等问题。

目前，市面上大部分锂电池的设计原则基于一定的寿命周期，通常为6-8年，或者在1000-1500次的充放电周期后电池便开始衰退。而一旦电池寿命耗尽，废弃电池的处理便成为了一个不容忽视的环境问题。如果这些电池未得到妥善回收，极有可能对环境造成污染，甚至浪费大量宝贵的资源。

AI辅助下的“锂电池注射”

复旦大学的彭慧胜教授与高悦教授团队的研究通过突破性思路，提出了一种全新的修复方案——“锂电池注射法”。研究人员的核心思路是：电池衰退的主要原因是活性锂离子的损失，而锂电池的其他组分仍然完好。因此，他们通过向电池内“注射”新的锂离子，来恢复其失去的容量。

这种“注射”并非简单地向电池中填充锂，而是开发了一种新型锂载体分子——三氟甲基亚磺酸锂（CF3SO2Li）。这种分子能够精准地补充电池中丢失的锂离子，并在短时间内恢复电池的容量。更重要的是，这一过程可以大幅延长电池的使用寿命，避免了大规模丢弃电池造成的环境负担。

AI技术的创新应用

这项技术的实现离不开人工智能（AI）的支持。传统的电池材料研发通常依赖于经验和直觉，研究人员往往需要依靠大量的实验数据和时间来筛选出合适的分子。然而，复旦大学的团队结合AI技术，运用了“AI辅助分子设计”这一新型方法，通过数字化分子结构和性质，构建了一个庞大的分子数据库。然后，利用非监督式机器学习算法对这些分子进行推荐和预测，最终成功地开发出了具有突破性的三氟甲基亚磺酸锂。

这种AI辅助的设计方法不仅大大缩短了研发周期，而且突破了传统锂电池设计中锂离子依赖正极材料的限制，提供了全新的思路。这项创新使得电池修复的可行性和效果得到了极大的提升。

电池修复的显著效果

实验结果表明，使用该技术后，电池的循环寿命得到了显著提升。例如，在磷酸铁锂电池的测试中，使用该修复技术后，电池的充放电次数从原来的2000次延长至12000次以上，且即使经过上万次充放电，电池容量仍能保持在96%左右。这一效果远超传统电池的使用寿命，大大延缓了电池“衰老”的速度。

此外，这种修复方法还具有广泛的适用性。它不仅适用于软包、圆柱、方壳等多种形式的锂离子电池，还能与各类电池的活性材料、电解液和其他组分兼容使用。更为关键的是，三氟甲基亚磺酸锂的合成成本较低，且容易实现大规模生产，这使得其商业化应用前景非常广阔。

未来展望与应用前景

随着研究的深入，复旦大学团队正致力于三氟甲基亚磺酸锂的宏量制备，并与全球顶尖的电池企业展开合作，推动这一技术的商业化应用。根据团队的预期，这项技术将会迅速应用于电动汽车、储能系统等领域，帮助延长电池的使用寿命，减少电池报废的数量，从而大幅降低对环境的影响。

此外，随着新能源产业的快速发展，锂电池的需求和应用也将进一步扩大。预计这种新型的电池修复技术不仅能够提升锂电池的整体性能，还将在全球范围内推动电池产业的智能化和绿色化发展。