霍克锂电池原位表征技术与人工智能辅助分析在电池电极/电解质界面研究中的应用
电池是目前应用最广泛的电化学储能装置。电极/电解质界面作为电化学反应与电荷转移的关键区域，其特性显著影响着锂离子电池的性能表现。因此，对该界面进行精准表征与分析对开发高性能锂离子电池至关重要。相较于传统非原位表征方法，原位表征技术能够在实际工作条件下实时监测材料或器件特性的演化过程，从而避免样品制备与转移过程中可能产生的干扰与污染。这一优势使原位技术成为电池研发中不可或缺的研究手段。本综述从形貌、成分及理化性质三个维度，系统归纳了近期研究电极/电解质界面演化过程所采用的原位表征技术体系。在详细阐述各类测试方法最新应用场景的同时，重点剖析了其技术优势与局限性。此外，本文探讨了人工智能技术在图像处理、数据挖掘及推理分析中的应用，并对测试与数据分析技术的未来发展趋势作出展望。
引言
锂离子电池（LIBs）及其他先进电池系统（如钠离子电池）已成为主流的电化学储能技术，这主要归功于其高能量密度与功率密度特性，使其得以广泛应用于电动汽车、便携式电子设备乃至航空航天系统等领域[1][2][3][4][5]。然而，日益增长的应用需求对锂离子电池性能提出了更严苛的要求，特别是在循环寿命、安全性、运行稳定性及极端环境耐受性等方面[6][7][8][9]。
电极/电解质界面(EEI)是调控锂离子嵌入/脱嵌与电荷转移的关键区域，从而决定电池的核心性能指标，如倍率性能与长期循环稳定性[10]。在初始循环阶段，EEI处的电化学反应会导致电解质分解，形成钝化界面相——阴极侧称为阴极电解质界面相(CEI)，阳极侧则称为固体电解质界面相(SEI)[11][12][13][14][15][16]。尽管这一过程会消耗活性Li⁺并导致不可逆的容量衰减，但稳定的EEI同时作为保护屏障抑制电解液的持续分解和电极劣化[17]。反之，若Li⁺在EEI中的扩散迟缓，则可能引发锂金属析出与枝晶形成，从而导致容量衰减及短路、热失控等严重安全隐患[18]-[21]。因此，合理设计兼具稳定性与离子传导性的EEI，对于提升锂离子电池的循环稳定性、倍率性能及安全性具有关键意义。大量证据表明，EEI的形成与电解质分解过程密切相关[22][23]。分解的化学路径决定了EEI组成（如Li₂CO₃、LiF和ROLi物种的相对丰度），而反应动力学——受电解质浓度、温度及外场影响——则调控厚度、孔隙率和均匀性等微观结构特征。此外，电解质添加剂可优先分解形成保护性界面相，从而增强离子电导率、机械强度和热稳定性。为此，对界面形成机制的基础性理解——如阴离子参与的Li⁺去溶剂化、溶剂还原/氧化路径及添加剂成膜机制——具有不可或缺的重要性。
界面特性的表征技术大致可分为非原位（ex situ）和原位（in situ）两类。非原位方法需拆卸电池并将电极转移至分析仪器，通常具有高空间分辨率、可控数据量和直观解析等优势。这些特性使得非原位技术适用于材料性能的初步分析[24]。然而，电极-电解质界面（EEI），特别是固体电解质界面（SEI）具有极高的空气敏感性，其中无机组分易发生水解，而有机组分则易被氧化。因此，样品拆解、清洗和转移过程可能改变原始界面相，引发分析结构是否真实反映电解液中状态的质疑。此外，非原位技术仅能提供静态"快照"，无法捕捉工作状态下的动态界面演变过程。鉴于电极-电解液界面（EEI）特性对电解液润湿性、电位偏置及其他电化学条件高度敏感，非原位分析可能无法反映真实的界面行为。相比之下，原位表征技术能够在实际工作条件下实时监测界面演变，从而保持电化学状态并避免样品处理引入的假象。这种能力使得原位方法在电池研究中日益突出。[25]
尽管已有若干综述系统性地梳理了锂离子电池原位表征技术，但这些研究主要着眼于电池整体系统。例如，Liu等人[26]全面考察了用于研究电极结构演变、界面动力学、锂分布、应力演变及界面化学的原位/工况方法。随后，Yang等人[27]重点分析了先进原位成像方法的技术原理与实际应用限制。最新研究中，Cheng等人文献[28]详细阐述了基于同步辐射的原位技术在探究关键电池材料结构与性能演变中的应用。尽管这些研究贡献显著，但针对电化学界面（EEI）反应路径与性能演变的系统性研究仍显不足。随着表征仪器与方法的持续革新，传统与新兴表征技术均展现出新的应用潜力。因此，亟需对电化学界面的原位表征策略进行及时而深入的专题评述。图1
此外，多模态人工智能（AI）和大型语言模型（LLMs）——如ChatGPT和DeepSeek——的兴起，为图像和数据分析提供了高效的、支持应用程序编程接口（API）的解决方案。越来越多的证据表明，AI辅助的图像识别和数据挖矿不仅加速了处理流程，还增强了原位表征结果的可解释性，凸显了其在该领域的巨大潜力。因此，本综述还探讨了AI方法在原位表征流程中的整合，并讨论了EEI分析技术和数据处理的未来趋势。
