复旦大学高悦团队 Angew：机器学习辅助单分子三功能集成：面向低温钠离子电池的钠补偿、共溶剂与稀释剂一体化有机添加剂

背景：低温条件下钠离子电池面临活性钠损失、电解液冻结和黏度飙升三重瓶颈，传统多组分添加剂复配易相互干扰且电化学兼容性差。研究目的：复旦大学高悦团队旨在设计一种单分子添加剂，同时实现钠离子补充、低凝固点共溶剂生成和降黏稀释剂功能，以解决低温钠离子电池的性能限制。团队通过构建候选分子库并借助机器学习筛选出有机硼中心钠盐NaB(C2H5)4。结论：实验表明，NaB(C2H5)4在电池化成阶段通过自由基裂解路径原位释放Na+、低凝固点共溶剂B(C2H5)3和液化稀释剂C4H10，无固体残留。改性电解液在-60°C下离子电导率达0.61 mS cm⁻¹（空白两倍），黏度降低；软包电池首效由64.8%提升至83.7%，-60°C循环200圈容量保持率90.2%。该工作为低温储能提供了单分子多功能集成的新范式，有望拓展至其他电化学储能体系。