智能水系电池发展综述与关键要点

综述背景

坦白说，环境议题早已不是新鲜话题。2018年，IPCC提出了碳中和目标，旨在将全球升温控制在1.5℃以内，这直接推动了从化石燃料向可再生能源的能源转型进程。然而，太阳能、风能等清洁能源要么分布不均，要么存在间歇性供电问题，因此大规模储能设备成为了不可或缺的关键环节。锂离子电池具有其局限性，相比之下，水系电池凭借其经济性和安全性，在大规模储能领域日益受到关注。当然，这条发展道路并非一帆风顺。

事实上，水系电池的研究历史悠久。观察研究趋势（图1a）可以发现，近年来其发展势头十分迅猛（图1b）。但若要实现大规模应用，仍需克服能量密度和使用寿命这两大挑战，而这些痛点与电池内部的副反应密切相关（图1c）。目前的应对策略主要集中在电极、电解液和隔膜的优化上。此外，还有一个容易被忽视的问题——在极端工况下，电池的故障率会显著上升（图1d），这提醒我们，深入了解不同条件下电池的失效机制至关重要。因此，推动水系电池向“智能化”方向发展，对其研发与应用具有深远意义。这篇综述系统梳理了实现智能水系电池的四个关键方向，并对未来进行了展望，包括传感技术、电池-传感器系统、自修复策略以及人工智能的应用。

本文以题为“Building smarter aqueous batteries”的综述文章在国际期刊Small Methods上发表。本文通讯作者为香港科技大学(广州)黄加强教授。本文共同第一作者为邓灿彬博士和李亦晴硕士，通讯单位为香港科技大学(广州)。

图1. 水系电池的发展简史和挑战

综述要点

以光学/超声传感器为例，介绍了监测ABs离子活动和界面反应的先进传感技术。 以能够检测物理变量和化学物质的电池-传感器一体化系统为例，展示了ABs在不同应用场景下的多功能特性。

以机械损伤、热失控、过充等场景为例，阐述了在极端工作条件下，用于ABs自修复和自保护的材料创新与电池设计。

介绍了人工智能如何助力提升ABs材料筛选与优化的效率及合理性。

提出了构建更可靠、可持续且功能多样的智能ABs的见解。

图文导读

Key 1. 水系电池的传感技术

图2. 水系电池中的声学和光学传感

电池的反应机理与成分演变需要依赖精密表征手段来支撑，但传统方法往往受限于高昂的设备成本和复杂的实验条件。声学传感和光学传感这类非侵入式技术正逐渐崭露头角——声波可以“聆听”电解液的状态变化，超声波传感器甚至能捕捉到锌电极上枝晶的悄然生长（图2a）。光纤传感器则更为全面，可监测温度、应变、折射率及拉曼光谱，例如通过追踪光谱变化来区分MnO₂电极上H⁺和Zn²⁺的嵌入行为（图2f、2g）。这些传感技术无疑为未来的智能ABs装上了“眼睛”和“耳朵”。

Key 2. 作为传感器的电池

图3. 用于应变/压力测量的电池-传感器系统

智能便携设备日趋小型化，传统“电池+传感器”的独立设计在空间和性能上已显得力不从心。而水系电池的低成本与高安全性恰好为微型设备提供了新思路——将电源与传感器集成于一体，既能节省空间又能提升性能。例如，采用对NH₃气体敏感的mPANI/G纳米片作为正极，可制造出能检测氨气的锌离子微电池；在纤维状锌离子电池外部包裹一层CNT/PDMS复合薄膜，便能实时监测应变（图3a-d）。图3e-g则展示了将可充电固态ZIB设计成柔性压力传感器（ZIB-P）的具体工作原理、性能表现及应用案例。

Key 3. 水系电池的自修复

图4. 水系电池的机械损伤自愈性

无论是电池内部的枝晶生长，还是外部的挤压、弯折，甚至是过充，都会严重缩短ABs的使用寿命，甚至直接导致其“罢工”。为电池添加保护措施固然有效，但长期使用终究难以避免损耗。如果能让电池自己“愈合”损伤，问题便迎刃而解——无需拆解电池即可修复故障，寿命自然得以延长。实现机械自修复主要有两条路径：一是让每个部件都具备自主修复能力，二是将整个电池置于自修复基质中，依靠基质的自我愈合带动整体修复。图4展示了从电极-电解液界面到电解质、电极、基底以及一体化电池的各种自愈机理与性能。此外，利用溶胶-凝胶材料对温度或pH的敏感性，还能实现对过热或过充的快速响应，为电池增添一道保护屏障。

Key 4. 水系电池的人工智能优化

图5. ABs阴极材料筛选

人工智能已广泛渗透到科研与生产的各个领域，机器学习更是其中的重要力量。它已被广泛应用于解决可充电电池生产过程中不同尺度下的复杂问题。相较于传统的“试错法”，数据驱动和机器学习方法能够更快、更准、更高效地预测材料与性能，为实验方向提供清晰指引，并能更合理地规划资源。许多新型可充电水系电池仍处于研发初期，单是材料层面就面临诸多挑战，AI在此领域的应用尚不普及。目前人工智能在ABs中的最新进展，主要集中在材料的筛选与预测上。图5展示了一个基于机器学习的通用预测模型，能够快速预测尖晶石的电学性能，并帮助研究者筛选出最适合镁/锌离子电池正极的尖晶石结构。同样，机器学习在电解液优化和添加剂选择上也发挥着重要作用，将其与自动化实验相结合，在提升电解液研发效率方面潜力巨大。

总结与展望

图6. 发展更智能的水系电池的重要方向

智能水系电池要想取得更大发展，需要更系统、更科学的研究。这篇综述围绕智能ABs的最新进展，重点探讨了四个议题：传感技术、作为传感器的电池、电池自修复以及人工智能。对于未来研究方向，研究者也给出了清晰的展望（图6）：多功能传感器如何更深入地应用于状态监测与机理研究；多功能ABs的设计与封装；极端条件下自修复与自保护能力的提升；以及借助人工智能优化材料、分析预测性能。这条道路才刚刚起步，但方向已经足够明确。

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