​Nat. Mater.：解决历史问题，提出锂电新概念-电自催化！

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层状氧化物广泛应用于锂离子电池的电极，其设计是在避免相变的条件下循环使用。尽管理想的单相成分范围已在平衡附近建立，但对多粒子多孔电极的operando衍射研究表明，在脱锂过程中存在相分离。

值得注意的是，这种分离并不总是观察到的，在锂化过程中更是从未观察到，这些异常现象被认为是由于在第一次脱锂期间的不可逆过程或可逆的浓度依赖性扩散。然而，这些解释与所有的实验观察结果并不一致，如速率和路径依赖关系，以及逐个粒子的锂浓度变化。

为了解决这个问题，斯坦福大学William C. Chueh，Jihyun Hong和MIT的Martin Z. Bazant在Nature Materials发表最新研究成果，表明这种表观的相分离是因为电自催化导致的。

本研究表明，表观相分离是自催化电化学反应驱动的多粒子体系中发生的动态人工现象，即界面交换电流随脱锂程度的增加而增加。作者用单相材料Li_x(Ni_1/3Mn_1/3Co_1/3)O₂ (0.5 <x< 1)实验验证了这一种群动力学模型，并证明了与其他过渡金属成分的通用性。Operando衍射和纳米氧化态映射明确地证明了这种表观的相分离是一种可重复的非平衡效应。作者用多数据流驱动的模型提取方法定量地验证了这一理论。更普遍的是，作者的研究通过实验证明了电自催化对整体稳定性的控制，强调了电池电极(甚至非相分离电极)中的群动力学的重要性。

图1. 利用operando XRD分析了不同循环电流下Li_x(Ni_1/3Mn_1/3Co_1/3)O₂在第二循环中的相演化

图2. 在第二个循环中，用扫描透射x射线显微术表征不同荷电状态下的锂的分布

图3. 电化学驱动系统中的自催化和自抑制反应

图4. 界面限制引起的颗粒间不均匀性和固体扩散限制引起的颗粒内不均匀性

图5. 用于定量模型提取和预测的多个数据流工作流

原文链接
https://doi.org/10.1038/s41563-021-00936-1

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