AI結合X光技術 揭開鋅離子電池高效能之謎

美國能源部布魯克海文國家實驗室與石溪大學的科學家團隊，運用人工智慧技術深入解析鋅離子電池的運作機制，這項突破性研究發表於《PRX Energy》期刊。研究團隊特別聚焦於水基電解質在充放電過程中傳導鋅離子的關鍵作用。

透過AI模型分析，科學家發現高濃度的氯化鋅溶液能有效抑制水分子的分解反應，這正是提升電池效能的關鍵。布魯克海文實驗室的同步輻射光源II（NSLS-II）實驗結果也驗證了這項發現。

「AI已成為推動科學進步的重要工具，」布魯克海文實驗室跨學科科學部主任Esther Takeuchi強調，「這項研究完美展示了結合實驗、理論與AI技術所能帶來的突破性見解。」

研究團隊領導人Deyu Lu博士解釋：「鋅離子電池與所有電池一樣，都是將化學能轉化為電能。但水分子分解等副反應會嚴重影響電池效能，而高濃度電解質能有效解決這個問題。」

傳統模擬方法難以處理如此複雜的原子級互動，研究團隊創新地採用「主動學習」策略：先以少量計算資料訓練AI模型，再透過迭代過程不斷最佳化。這種方法大幅降低了運算需求，使研究得以在合理時間內完成。

AI模型揭示，高濃度氯化鋅能破壞水分子間的氫鍵網路，將氫鍵數量減少至僅剩20%，從而穩定水分子結構。此外，研究還發現高濃度電解質中會形成特殊的離子簇結構，這些「冰山」般的大型聚集體雖然帶負電，但數量稀少，反而讓帶正電的小型離子簇能快速移動，維持良好的導電性。

為驗證AI預測，團隊在NSLS-II的PDF光束線進行X射線實驗，精確測量原子間距分佈。共同作者Milinda Abeykoon指出：「這種高解析度X射線成像技術，是驗證AI預測結果的絕佳工具。」

這項研究不僅為最佳化電池電解質提供明確方向，更展現了AI技術在材料科學領域的巨大潛力。研究團隊特別強調，這項成果得益於理論與實驗的緊密結合，以及跨機構合作帶來的綜效。

「這項合作不僅獲得高品質實驗資料，更培養了下一代科學家運用先進技術的能力，」研究成員Amy Marschilok補充道。這項突破性研究為開發安全、高效且成本低廉的大規模儲能系統開闢了新途徑。

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