锂负极界面演化：机器学习势场的多尺度模拟

本文研究了锂金属负极界面上的电化学和化学反应及其对锂枝晶生长的影响。研究团队开发了耦合电荷的矩张量势（QMTP）模型，通过多尺度模拟技术结合机器学习驱动的分子动力学和相场建模，揭示了界面反应与锂枝晶生长之间的关联。研究发现，电荷转移动力学在初始反应中起关键作用，更快的电荷转移动力学有利于控制锂枝晶生长。此外，高浓度电解液条件下生成的LiF等无机产物更多，形成更致密的沉积层，但锂金属负极的氧化趋势更强。这些发现为设计和构建稳定的锂金属负极界面结构提供了新的见解，并展示了多尺度模拟技术在弥合实验与模拟研究差距方面的潜力。