NatureEnergy之后巨牛Tarascon再次利用这项技术发文！

一、背景介绍

电池是从化石燃料向可持续能源过渡的重要储能设备。在电动汽车日益普及的推动下，它们的市场快速增长引发了对其可持续性的担忧。除了确保回收，延长电池的使用寿命和确保其二次使用对于提高其绿色性变得越来越重要。

除了在最新的电动汽车中使用电流和电压或定位几个热探头之外，人们还付出了相当大的努力来寻求新的诊断技术。普通锂离子和钠离子电池由浸入液体电解质中的两个电极组成。如今，许多技术可以通过等温量热法监测热流或通过声学或光学手段跟踪电极破裂，从而在实际工作条件下跟踪电池。相比之下，只有少数可以操作监测液体电解质的电化学稳定性，主要控制固体电解质中间相(SEI)的成核和生长，这在很大程度上影响电池的寿命。红外光谱、质谱 和核磁共振等方法提供了有关电解质分解的宝贵信息。然而，此类技术通常需要事后分析或特定的电池设计，使我们远离现实世界中的电池操作。最近，达恩等人发现差热分析(DTA)可用于检查电解质的组成，但也报告了声学传输映射如何原位探测电解质耗尽。然而，要在电动汽车中实现，这两种方法仍然需要克服不少挑战，例如笨重的DTA设备或用于声学的液体耦合剂。最近，我们目睹了光纤传感器的进入，因为它们具有低侵入性、体积小、电磁抗扰性和绝缘体特性，作为通过利用光纤携带的光与其周围环境的相互作用来研究电解质降解的可能化学环境。

之前的研究展示了使用光纤布拉格光栅(FBG) 传感器，刻在单模光纤(SMF) 或置于电池内的微结构光纤(MOF)中，以监测多个参数的变化，例如温度(T)和压力(P)在现实世界条件下具有高灵敏度和空间分辨率。然而，在这种配置中，光纤充当真正的波导，行进光对光纤周围环境完全透明。尽管如此，可以通过修改光纤的结构来绕过这种限制，以获得用于光学倏逝波光谱的包层蚀刻光纤或用于拉曼光谱的带有泵送电解质的空芯光纤。此外，增加光栅周期（~500nm —~500 µm）和倾斜FBG的光栅平面会导致另外两种类型的传感器，分别为用于长周期光栅传感的LPG和用于倾斜光纤布拉格光栅的TFBG。两者都提供了耦合纤芯模式和包层模式的优势。包层模式的光会穿透光纤环境，LPG和 TFBG对周围的折射率(RI)很敏感，因此能够实现它们的实际应用在（生物）化学传感及其在电化学领域（如超级电容器）中的应用。

文章探索了 TFBG在操作模式下监测电池电解质降解的应用。我们首先介绍了TFBG的工作原理及其响应扰动（RI、T、ε和P）的光谱特性。用于概念验证，我们选择研究含有各种电解质组合的 18650电池中的Na₃V₂(PO₄)₂F₃/硬碳(NVPF/HC)钠离子电化学。该研究证明了单个TFBG 能够同时在电池内监测T 和RI。通过利用时间分辨的 RI信号，说明了在获取电解质浊度的同时跟踪电解质劣化的可行性。最后，证明了基于 TFBG的观测值不仅有助于验证所提出的SEI形成机制，而且还与电池容量损失相关，从而提供了额外的指标来监控电池的健康状态。

二、正文部分

1、成果简介

Operando 跟踪电池及其组件的化学动力学/状态对于提高其可持续性的第二次寿命至关重要。在此，文章展示了倾斜光纤布拉格光栅(TFBG) 光纤传感器在操作过程中获取电解质的化学和状态的可行性和多样性。展示了单个TFBG传感器如何同时测量电池内部的温度和折射率演变，这与电解质的化学演变有关。还首次通过颗粒诱导的光学散射和吸收来监测电解质的浊度。TFBG解开的这些电解质特性有助于确定电化学反应途径，同时与容量损失密切相关。如果能够巧妙地融合电化学、光子学和数据科学，这种类型的传感为构建“光纤实验室”平台提供了机会，以实现更深入的化学和实际应用。

2、研究亮点

1）利用TFGB对电池化学状态进行监测

2）首次通过光学散射和吸收方法监测电解质浊度

3、图文导读

图1 FBG和TFBG的概念。（a和b）FBG（a）和TFBG（b）的示意图和光谱。TFBG的光栅平面相对于光纤轴的垂线倾斜θ度。将金层（b中的“Au反射器”）沉积在TFBG的末端以获得反射探头（b中的绿色箭头）。波长范围为1,500至1,600nm 的入射光被注入FBG和TFBG（a和b中的黑色箭头）。对于（a）中的FBG，光主要被限制在纤芯内，反向耦合的纤芯模式分别在反射和透射光谱中产生峰值和下降。转向（b）中的TFBG，来自传播核心模式的光与反向包层模式（紫色箭头）耦合，在收集的光谱中表现出许多共振（下降），参见图2a中的放大部分。

图 1a和 b分别显示了FBG 和TFBG 的示意图。与 FBG 不同的是，TFBGs光栅平面与光纤轴垂直的轴旋转一个角度，确保单前向耦合。通过相位匹配关系传播纤芯模式和大量反向传播包层模式（图1b 和2a 中的凹陷）：

λ_clad(i)=(n_eff(i)+n_eff,clad(i))A/cosθ    （1）

其中λ_clad(i)为第 i包层模的对应波长，n_eff(i)为λ_clad(i)处的纤芯模式，n_eff，clad(i)是第i 阶包层模式的有效折射率，A是产生光栅的干涉图案的周期，θ是光栅平面相对于纤维的横截面。在外部介质的折射率(或介电常数)发生任何扰动时，这些离散的包层模式共振在波长和/或幅度上发生偏移，因为包层模式的倏逝场(图1b中的紫色箭头)可以穿透并与周围环境相互作用（即图1b中的“电解质”），从而实现空间监测。同时，如图1a 和2a 中的峰值所示，FBG和 TFBG都存在布拉格共振，其波长(λ_B)定义为

λ_B=2n_effA/cosθ     (2)

其中 n_eff是纤芯的有效折射率λ_B。由于纤芯和包层模式的有效折射率(n_eff(i)、n_eff,clad(i)、n_eff)以及光栅周期(A) 强烈依赖于T、ε和 P，因此λв对这些扰动很敏感。通过磁控溅射在TFBG的一端涂上一层薄金层，以获得在反射模式下工作的传感探针（图1b），用于读取光学询问器（si255，LUNA）。为了解耦 TFBG检测到的多个扰动，我们首先测量了它对单个可变参数的频谱响应.

图2.(a) TFBG 的校准。(a)TFBG 浸入浓度范围为10至50wt.% 的蔗糖溶液中的光谱。顶部面板显示了10wt.%蔗糖溶液中的单个光谱，其中泄漏模式、引导包层模式和布拉格共振分别以灰色、黄色和红色阴影显示。为了在有限空间中可视化更多特征，仅存在11个光谱。灰色、橙色和蓝色箭头表示(c和d)中的三个共振，而黑色虚线对应于布拉格共振。1,588nm 处的高振幅下降称为“重影”模式21。(b)响应从14到30wt.% 的蔗糖浓度变化，包层共振在~1,550nm 处的波长偏移。标记了包层共振和布拉格共振之间的波长间隔。(c和d)作为RI(c) 和T(d) 函数的布拉格和三个包层共振之间的波长分离在~1,560(蓝色)、~1,550(橙色)和~1,540(紫色)nm。请注意，RI随蔗糖浓度的增加而增加。虽然散点表示原始数据，但(c和d)中的实线分别表示线性插值和线性回归（带斜率）。(d)中斜率的不确定性由三个标准偏差给出。波长间隔随RI变化的区域用阴影表示为(c)中的响应范围。(c)中的虚线矩形表示所讨论的1.38到1.39RIU 之间的示例测量范围

从 RI开始，将 TFBG彻底浸入一系列范围为0 至 50wt.% 的蔗糖水溶液中，并以2 wt.% 的间隔收集反射光谱。溶液的折射率通过商用折射计（AR200，ReichertTechnologies；分辨率：±0.0001折射率单位（RIU））进行基准测试，显示RI 随蔗糖浓度的增加而增加（图S1）。图2a 显示了TFBG 传感器在10 wt.% 蔗糖溶液（顶部）和更高的蔗糖含量（底部）中的光谱。它们都在最长波长（图2a，红色阴影区域）显示低振幅布拉格峰，在较短波长显示数十个高振幅下降。这些下降进一步分为泄漏模式（图2a，灰色阴影区域）和引导包层模式（图2a，黄色阴影区域）共振，两者之间是所谓的“截止”模式（~图2a) 中的1,526 nm。泄漏模式与引导包层模式的区别在于谐振幅度的急剧下降，因为它们的n_eff,clad(i)低于周围的折射率，因此失去了全内反射。正如预期的那样，通过增加图2a（底部）中的蔗糖浓度（即RI），越来越多的较短波长的共振在振幅上被抑制，即变得泄漏。为了检查波长偏移，我们选择了两种蔗糖浓度（14和 30wt％）并放大了约1,550 nm 处的一个倾角以及图2b 中的布拉格共振。倾角将其波长移动了213 pm，因为包层模式的渐逝场渗透（进入周围介质）从14 到 30wt.% 的蔗糖浓度，导致等式（1）中的和 增加。相反，布拉格共振与图 2b 中的RI 保持不变，因此可以用作稳定的功率和波长参考。因此，我们使用包层和布拉格共振之间的波长分离（图2b 和c）来监测RI，而不是单独的包层波长。图2c进一步显示了响应于RI的三种不同共振的波长分离。有趣的是，波长间隔随RI 变化（在响应范围内，图2c 中的阴影区域）并在指定RI 后保持恒定（图2c 中的无阴影数据）。波长间隔的恒定性与从引导模式到泄漏模式的转变相关，如图2a 中所讨论的。

一个直接的问题是如何为RI 测量选择合适的共振。两个标准很重要：工作范围和灵敏度。例如，在一次测量中，电解质的RI 在1.38 和1.39 RIU 之间变化，即工作范围（图2c 中的虚线矩形）。为了在工作范围内获得响应，可以直接排除图 2c中的 1,540-nm共振，因为其响应范围低于1.38 RIU。接下来从图 2c 中剩余的共振中选择适当的共振，通过将波长分离的偏移除以RI 变化来检查它们在工作范围内的灵敏度，即-18.0 (- 0.180/0.01) 和-6.5 (- 0.065/0.01) nm RIU^-1 分别用于1,550- 和1,560-nm 共振。为了获得更好的灵敏度，最终选择了 1,550nm 共振。在这种情况下，考虑到询问器的 1 pm 精度，我们预计RI 分辨率为|(1 pm) / (-18 nm RIU^-1)|，即6×10^-5 RIU。

为了询获得TFBG对 T的响应，将 TFBG放入烘箱中，温度从10^oC 变为60 ^oC，步长为10^oC，每步静置时间为4 小时。一旦达到热平衡，收集的光谱如图 S2 所示。它们显示了共振随温度的红移（图 S2b）。此外，热灵敏度（kT）随着波长在9.2 和10.1 pm ^oC -1 范围内线性增加（图S2d）。尽管通常被忽略，但波长间隔随温度略微线性增长（图2d）

图3.TFBG解释18650电池内的T和RI。(a)显示TFBG集成到18650电池中心空隙中的示意图。(b)包含NaPFs/DMC电解质的NVPF/HC18650 电池在C/10至4.25V 25 °C 烤箱。散点和虚线表示所选光谱的位置。（c和d），(b)中相同颜色完整（c）和放大（d，c中的虚线矩形）TFBG光谱。与图2a类似，(c)中的灰色和黄色背景分别表示泄漏模式和引导包层模式共振。图2a中的“幽灵”模式在这里是不可见的。(e)时间分辨布拉格波长偏移，1,543nm 处的包层与布拉格共振（中间）之间的波长间隔，以及与(b)相同电池的RI（底部）。在底部面板中，我们从原点中减去T诱导的电解质RI变化（Rľ，紫色线）l数据（黑线）。(f)在C/10的前两个形成循环期间，具有NaPF₆/DMC的两个电池的时间电压（顶部）、T（中间）和RI（底部）。平均信号（线）与误差线（阴影）一起计算。两个单元格不提供统计上准确的误差线，但粗略地显示了测量结果的可重复性。

研究人员将 TFBG传感器插入NVPF/HC 18650电池的中央空隙中（图3a），从而消除了对ε的敏感性。因此，排除了ε和 P的影响，从现在开始收集光谱的变化将归因于T 和RI的变化。为了验证想法，从最简单的电解质配方开始，即碳酸二甲酯中的1 MNaPF₆（表示为“NaPF₆/DMC”），它通过与传感器相同的孔注入（图3a）。图3b 显示了在C/10下第一次充电期间的电压分布（顶部）和TFBG光谱演变（中间和底部）。在放大的轮廓中可以看到明显的振幅和波长变化（图3b，底部）。例如，在充电结束时，1538.8nm 处的共振幅度与1541 nm处的波长红移一起减小。为了进一步可视化光谱演变，我们均匀地选择了五个点（图3b，散点图）并在图3c 和d中展示了它们的光谱。可以清楚地看到泄漏模式的幅度变化以及引导包层模式的波长偏移，这意味着充电过程中电解质的RI 变化。

为了解释隐藏在信号中的信息，首先通过T = T₀ + ∆λ_B/k_T（T₀是烘箱温度（25^oC））从布拉格波长偏移 ∆λ_B计算T（图3e，顶部），k_T 是图S2c 中的热灵敏度，黑色），因为布拉格共振不受RI 变化的影响（图2b）。为了解释RI，我们根据前面讨论的两个标准（工作范围和灵敏度）选择了一种包层模式。包层的波长分离如图2b 所示进行测量。为了避免TFBG 可能的漂移（图S5a），文章模仿商业折射计的程序（即在测量前用蒸馏水校准）并根据原始电解质的RI 校正TFBG。即对波长分离进行校正，以确保充电前由TFBG 测量的RI 等于商业折射计给出的电解质的RI。这种校正方法在图S5 中有详细描述和测试。因此获得了校正后的波长分离（图3e，中间）。作者进一步消除了由于温度引起的波长分离的微小变化（图2d），并根据建立的校准曲线计算了RI（图3e，底部，黑线），如图2c 所示。然而，除了TFBG 固有的温度依赖性外，RI本身也受温度、压力和电解质组成的影响。为了获得所需的电解质组成信息，测量了电解质的RI 温度系数（dRI/dT）（图S6，详见方法），即NaPF₆ 的-6.85×10^-4 RIU ^oC ^-1/DMC，并通过 RI'= RI – (T – T0)*dRI/dT 去除T 诱导的RI 变化（图3e，底部，紫线）。无法通过实验测量电解质的RI 压力系数(dRI/dP)，但发现液体（苯、四氯化碳和水）的dRI/dP 范围通常为1×10^-5 到5 ×10^-5 RIU bar^-1。考虑到电池内<5 bar 的压力，我们随后忽略了dRI/dP。因此，RI’主要源于电解质成分的演变。

我们进一步检查了前两个形成周期中TFBG 测量的可重复性（图3f，误差线的阴影）。虽然时间分辨电压和 T 曲线提供了可以忽略不计的误差条（图3f，顶部和中间，阴影），但RI 结果在第一次充电时显示出误差条（图3f，底部，阴影）。令人惊讶的是，RI’的显着误差条与在电池静止期后立即减少，这意味着它的起源很可能嵌套在动力学或扩散驱动的问题中，而不是在实验人工制品中，这由在其他电解质组合中看到的可忽略不计的RI 误差棒证实（图. 5a)。为了进一步挑战 TFBG 的能力，我们在含有NaPF₆/DMC 的电池形成过程中进行了恒电流间歇滴定技术(GITT)，以评估电解质的扩散/反应动力学。

图4.通过TFBG检测电解质降解和浊度。(a)含有NaPF₆/DMC电解质的NVPF/HC电池在GITT（充电30分钟，然后休息4小时）期间的电压（顶部）和放大的TFBG光谱轮廓（底部），电流为C/10，烤箱温度为25^oC。电压分别在充电和休息期间上升和下降。我们每10小时选择七个点（散点图，顶部）来显示它们的详细光谱。(b和c)TFBG 在(a)中选定点的相同颜色的完整(b)和放大(c,b 中的虚线矩形)光谱。(c)中的箭头表示约30小时后引导包层共振的幅度抑制。(d和e)通过示例在0小时定义一个引导包层共振的峰峰值幅度(A)。与图2a类似，灰色和黄色背景分别代表泄漏模式和引导包层模式共振。(d)中的虚线是光谱的包络线，而箭头表示A。(f)GITT 测试期间两个电池的时间分辨电压、T、RI'和AA₀^-1。绿色背景表示休息时间。平均信号（实线）与误差条（阴影）一起计算。周期性电压模式（顶部）由虚线矩形标记。为了检查放热反应，T面板中的虚线表示25^oC的烤箱T。“1.3739RIU”表示测试的最终RI。(g)拟议的DMC减少途径。“1.3750RIU”和“1.3652RIU”分别对应于路线I和路线II后人工“降解”电解质的折射率。

图 4a展示了 GITT测试期间的时间电压曲线和TFBG 谱。令人惊讶的是，当使用4 小时的静止步骤时，电池的电压不能超过3.25 V（图4a，顶部），在恒电流循环中可以达到4.25 V（图3f，顶部）。这种差异是先前报道的大量电化学驱动分解的结果。这伴随着约30 小时后TFBG 光谱轮廓的巨大变化（图4a，底部）。每10 小时查看一次光谱（图4b 和c），大多数包层共振的幅度在约30小时后同时下降。这种响应不同于液体溶液中RI 的逐渐变化（图2a、3c、3d和S7），而是类似于包层上颗粒的存在30，例如，通过将TFBG从蔗糖溶液中提取到空气中一些蔗糖残留（图S7）。因此，图4b 和c 中剧烈的振幅变化可能与碳酸二甲酯(DMC)的过度消耗和随后的固体颗粒（如副产物）的沉淀有关，这些颗粒可能会进入TFBG的消逝场甚至沉积在覆层上。为了验证这一假设，我们在GITT测试之前和之后对纤维使用了扫描电子显微镜(SEM) 和能量色散X 射线光谱(EDX) 映射。可见，一些富含Na、P、F和 O等的材料在测试后沉积在纤维上（图S8）。这促使我们找到一种可测量的方法，它通过TFBG包层附近的颗粒反映电解质的浊度，同时对RI的变化透明。我们发现引导包层模式的峰峰值幅度（A，图4d 和e）满足这种RI 免疫条件（图S9）。因此，仅表示由于粒子的散射或吸收引起的光子能量损失的A被视为反映电解质浊度的度量。为了更容易比较，A进一步归一化为原始振幅（A₀，电化学测试前）为AA₀^-1。

考虑到这一点，作者从两个电池中收集了TFBG 光谱并提取了时间分辨T、RI'和 AA₀^-1（图4f）。周期性电压模式被发现在 ~3.1V（虚线矩形），表明重复的氧化还原过程。同时，温度峰值表明电池被激活时如预期的那样发生了强烈的放热化学反应。此外，在这些重复的氧化还原过程中，AA₀^-1迅速接近零，这意味着电解质中固体颗粒严重饱和。有趣的是，图 3f中的恒电流电荷中不存在这些模式，这意味着4 小时休息对SEI 的关键作用，这与我们之前报告的NaPF₆/DMC电解质中可溶性SEI 的研究一致。由此推断，在额外的 4小时休息后，SEI的严重溶解并不能阻止电解质的持续降解。

为了进一步了解DMC 的分解机理，作者回顾了图4g 中提出的DMC还原途径，并制备了用副产物（甲醇钠、甲基碳酸钠和草酸二甲酯）饱和的基于DMC 的溶液。测量了它们的RI（表S1），发现添加饱和甲醇钠或甲基碳酸钠使RI 略微降低<2×10^-4，而使用草酸二甲酯则增加约1.9×10^-2RIU。这些结果表明，当RI 增加时，例如，在图4f 中的3.0 和3.2 V 之间的第2-4 次滴定后，可能通过途径I（图4g）形成草酸二甲酯（和甲醇钠）。为了进一步探索RI的监测是否有助于确定发生的反应途径，我们模拟了图4g中的两种反应途径。也就是说，假设所有通过的电子都用于电解质，我们通过在每一步之后在GITT 电池中形成的所需量的甲醇钠+ 草酸二甲酯或甲基碳酸钠+ 碳酸钠替换DMC来制备人工“降解”电解质溶液分别通过途径I 和途径II 分解（注S1 和图S10）。有趣的是，所制备的“降解”电解质在25 ^oC下的 RI分别为~1.3750和~1.3650RIU，分别对应于途径I 和II（图4g），这表明在先前报道的电解质分解途径中，途径I很可能是因为我们测得的电化学电池的RI 为1.3739RIU。显示甲醇钠和草酸二甲酯的形成的异位FT-IR 光谱进一步证实了路线I（图S11）。此外，值得一提的是，“降解”电解质的可视化浊度（图4g 和S10）与图4b 中抑制的共振幅度和图4f 中测试后大大降低的AA₀^-1一致。

图5.(a)方法总结和容量损失的解释。(a)每种电解质的两个电池的时间电压（顶部）、T（中）和ΔRI（底部），包括NaPF₆/DMC（蓝色）、NP30+VC（绿色）和MagicC（红色），在C/10下进行第一次形成循环，在25°C 烘箱中充电和放电之间休息6小时。平均信号（线）与误差线（阴影）一起计算。箭头（顶部）表示电压曲线随电解质添加剂的变化。(b和c)充电容量(b，顶部)、电荷容量保持率(c，顶部，相对于第5次循环)、ΔRI(中间)和AA₀^-1；（底部）作为在 C/10(b) 下形成和在1C(c) 下循环测试期间循环次数的函数。选择充电容量以反映第一次循环期间的不可逆性。除NaPF₆/DMC外，C/10每十个循环应用一次以获取全部剩余容量。为避免将所有数据与数字复杂化，误差线基于两个单元格的数据结果。相应的TFBG光谱如图S13所示。(d和e)每个循环的容量损失与每个循环的绝对ΔRI(|ΔRI|)之间的相关性(d)或AA₀^-1每个循环(e)改变{Δ(AA₀^-1))。正方形和圆环分别代表形成和循环结果。注意不同电解质的颜色与(a)的相同。插图是NP30+VC和MagicC 的循环结果。黑色和灰色虚线分别代表总数据和插图数据的线性回归。(f和g)分别对应于RI和AA₀^-1的示意图显示了由(电化学)化学反应(f)和浊度(g)引起的R/变化现象。

接下来将 TFBG的传感器注入各种18650钠离子电池中，该电池充满其他电解质配方，包括碳酸亚乙酯(EC) 和DMC (v.:v. = 1:1) 中的1 M NaPF₆和 3wt.% 碳酸亚乙烯酯(VC) )（表示为“NP30+VC”）和1 M NaPF₆在 EC:DMC:碳酸亚丙酯(PC)（体积比为1:1:1）中，含3 wt.% VC、3wt.% 丁二腈(SN)、0.5wt.%（草酸钠）二氟硼酸钠（NaODFB）和0.2 wt.%三（三甲基甲硅烷基）亚磷酸酯（TMSPi）（表示为“MagicC”）。图 5a显示了两个18650 NVPF/HC 电池在第1 个循环期间的时间分辨电压、T和URI'（相对于电解质的原始RI，而不是RI'，以便于比较）在C/10不同电解质之间的时间尺度上的轻微电压变化（图5a，顶部，箭头）表明存在大量副反应。这伴随着从NaPF₆/DMC到 NP30+VC和 MagicC 的温度信号降低（图5a，中间），这意味着通过利用dV/dQ图证实了用适当的共溶剂和添加剂抑制了寄生反应在图S12 中。有趣的是，NP30+VC和 MagicC 的 URI'变化也比NaPF6/DMC 少（图5a，底部），证实了添加剂对电解质降解的积极属性。在这个阶段，RI'信息可以进一步结合光学量热法和介电常数（RI的平方）的理论计算来研究SEI形成的化学过程。

为了进一步利用TFBG 在电池监测方面的优势，我们针对图5b 和c中的循环数绘制了充电容量（或容量保持率）、∆RI'和AA₀^-1。在形成循环期间（图 5b），正如预期的那样，由于SEI 形成最差，NaPF₆/DMC提供最高的第一次充电容量和最快的衰减。同时，从 TFBG数据我们可以推断出∆RI'的急剧增加和AA₀^-1的减少，分别与电解质中的严重降解和颗粒饱和有关。∆RI'和 AA₀^-1的这种变化在NP30+VC 和Magic C中减少，它们显示出几乎相同的容量。NaPF₆/DMC在 10个循环后立即失去约15% 的容量，这伴随着 RI的显着增加和AA₀^-1 的减少。

值得注意的是，我们发现∆RI' 的r 为0.97，表明容量损失和URI' 之间存在很强的相关性。这与容量损失和 AA₀^-1之间的中等关系(r = 0.73)形成对比，这很可能是由于浊度不均匀所致。此外，我们计算了 NP30+VC和 MagicC 从第 5次到第 123次循环的循环数据的r（图5d 和e，插图）。我们发现 ∆RI'和AA₀^-1的 r分别为 1.00和0.85，根据统计标准，这表明这些指标与容量损失密切相关。总之，这两个 TFBG指标发现了不同的方面，即通过RI（图5f）和浊度（图5g）变化引起的电解质劣化，因此为数据驱动的电池管理系统提供了有价值的输入。

4、总结和展望

总体而言，该工作展示了TFBG以操作方式监测电解质状态的可行性和多样性。由于每个共振对 RI、T和ε（图2c、2d和 S3）的响应不同，TFBG的多种模式提供了一个可行的平台，可以同时获取多个可以解耦的观测值。沿着这条路线并根据之前的工作 ，目前正在探索在MOF 中编写TFBG 以监控内部压力作为第n 个可观测值。还可以设想将基于表面等离子体共振的 TFBG传感器的输入与模拟和量子计算相结合的新机会，以在电池内部的分子尺度上解码精细的化学信息。进一步结合用于简化此类传感器在光纤上的刻录的新处理创新以及数据收集和处理算法的重大进步，应有助于实现用于现场电池监测的“光纤实验室”分析平台。

参考文献

HuangJ, Han X, Liu F, et al. Monitoring battery electrolyte chemistry viain-operando tilted fiber Bragg grating sensors[J]. Energy &Environmental Science, 2021.

DOI:10.1039/D1EE02186A

https://doi.org/10.1039/D1EE02186A

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