综述：钠金属电池的最新进展：挑战、进展与展望

这篇综述系统探讨了钠金属电池（SMBs）作为锂离子电池（LIBs）替代方案的潜力与挑战。文章聚焦钠金属负极（SMA）的高反应性、枝晶生长和不稳定固体电解质界面（SEI）等问题，总结了宿主材料设计、界面工程和电解质优化等策略，并展望了人工智能（AI）在电池研究中的应用前景，为下一代高能量密度电池的开发提供了全面指导。

　　

Abstract

传统锂离子电池（LIBs）受限于能量密度和锂资源的高成本，钠金属电池（SMBs）因其高理论容量（1166 mAh g^?1
）和低成本成为研究热点。然而，钠金属的高反应性、枝晶生长和不稳定SEI层导致库仑效率（CE）低、循环稳定性差及安全隐患。本文综述了SMBs的挑战与解决策略，涵盖宿主材料、界面工程和电解质配方，并探讨了未来研究方向。

Introduction

全球对高能量密度电池的需求激增，预计2025年市场规模达1840亿美元。尽管LIBs主导市场，但锂资源短缺促使转向钠基电池。钠与锂的物理化学性质相似，且成本更低（28元/公斤），但SMBs的实际应用面临三大挑战：死钠形成、电解质副反应和枝晶穿透。这些问题的解决需要多学科协同创新。

Issues with SMBs

钠金属的不均匀沉积/剥离导致体积膨胀和“死钠”形成，而电解质副反应会消耗活性物质并增加阻抗。更严重的是，枝晶可能刺穿隔膜引发短路。这些问题的根源在于SEI的动态不稳定性，亟需通过材料设计和界面调控来改善。

Strategies to solve the issues of SMBs

宿主材料设计：3D多孔支架可降低局部电流密度，延缓枝晶生长（Sand时间模型）。界面工程：人工SEI层（如Al₂
O₃
、NaBr）能隔绝钠与电解质的直接接触。电解质优化：含氟添加剂（如FEC、NaPF₆
）可稳定SEI。固态电解质（SSEs）则从根本上避免枝晶问题。

Artificial intelligence and Machine learning

AI和机器学习（ML）在电池研究中潜力巨大，例如通过原位成像分析枝晶行为或扩大模拟尺度。但需解决数据标准化和模型描述符选择等问题。

Conclusions and future perspectives

尽管SMBs在能量密度和成本上具有优势，但实现商业化仍需克服材料、界面和工艺等挑战。未来研究应聚焦于多尺度调控和AI辅助设计，推动可持续能源技术的发展。