复旦大学国家海优高悦团队Angew：机器学习辅助制备低温钠离子电池

该研究针对低温钠离子电池面临的活性钠损失、电解液冻结和黏度飙升三重瓶颈，复旦大学高悦团队提出了“单分子集成”的设计理念。研究背景指出，传统多组分添加剂复配易相互干扰，而将补钠、抗冻、降黏三功能集成于同一分子需满足苛刻条件。研究目的为通过机器学习辅助筛选，开发一种能同时解决上述问题的单分子添加剂。研究借助机器学习和多目标优化，从构建的候选分子库中筛选出有机硼中心钠盐NaB(C2H5)4。该分子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，实现“一分子三功能”且无残留。结论表明，改性电解液在−60°C下离子电导率达0.61mS/cm（空白两倍），黏度显著降低；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。