您好！我是 SenseNova（商量），由商汤科技开发。看起来您还没有提供需要翻译的内容。请提供您需要翻译的文本，我会将输入内容翻译为中文

《Energy Storage Materials》：Operando Characterisation of SEI Formation in Ni-Rich Lithium-Ion Cells to Explore Ethylene Carbonate-Free Electrolyte Systems

　　

摘要
对高能量锂离子电池（LIBs）的追求推动了镍含量丰富的层状氧化物如 NMC811 的采用，但它们与传统碳酸乙烯酯（EC）基电解液的反应性会导致界面不稳定和性能损失。在此，我们系统研究了电解液组成和添加剂如何影响单晶 NMC811‖石墨电池中固态电解质界面（SEI）的形成和稳定性。使用商业级软包电池并在一致的化成协议下，我们将原位声学发射（AE）和电化学原子力显微镜（EC-AFM）与互补的电化学和结构表征相结合，以实时探测 SEI 的形成。我们首先评估含 EC 电解液中的常见添加剂，然后逐步降低 EC 含量，最后在 无 EC 电解液中引入 SEI 形成添加剂。我们的结果表明，虽然 EC 促进石墨上的 SEI 生长，但它也加速了富镍正极处的寄生反应，导致循环稳定性的提升有限。在所检查的配方中，10% FEC 表现出最佳的整体性能；该浓度是基于先前文献选择的，而非通过系统优化得出，这将在未来工作中加以解决。这项工作展示了 EC 在富镍体系中的双重作用，并强调了关联的原位方法如何指导长期寿命、高能量 LIB 的合理电解液设计。

引言
对卓越储能性能的追求继续推动着下一代高能量密度锂离子电池（LIBs）的进步。这些进步对于释放可再生能源存储和电气化交通的全部潜力至关重要，进而为其在各行业的广泛采用铺平道路，并加速向可持续未来的过渡。高能量密度 LIB 通常含有高镍含量正极，如 LiNi0.8Mn0.1Co0.1O2（NMC811），但改变电池化学体系可能会引入新的挑战，例如与电解液的反应性增加以及在高电压下的潜在不稳定性。[1,2] 因此，相对于成熟的 LIB 系统，迫切需要了解改变电池化学和电解液配方如何影响各种过程。[[3], [4], [5]]

LIB 制造的一个关键方面是化成循环，它启动了固态电解质界面（SEI）的创建。[6] 负极上 SEI 的发展受电池化学体系、电解液组成、温度、压力、电流和电压协议的影响很大，因为这些因素驱动了其形成所涉及的化学反应和电解液还原。[[7], [8], [9]] SEI 对于 LIB 的安全运行和寿命至关重要，它作为离子导体促进锂离子传输，同时作为电子绝缘体防止进一步的电解液分解。其稳定性对 LIB 性能至关重要，即使电池组成和化成过程的细微变化也会显著影响其特性，导致容量衰减和寿命缩短。[10]

常规表征技术如 X 射线光电子能谱（XPS）、拉曼光谱、核磁共振（NMR）光谱，已被广泛用于分析 SEI 的形成及其特性。[[11], [12], [13], [14], [15], [16], [17], [18]] 虽然这些方法提供了对 SEI 形成和组成的清晰离位洞察，但当应用于原位或原位操作时，由于 SEI 的动态、纳米级和高度反应性本质，它们会遇到显著的限制。许多这些技术需要定制的电池几何形状、真空或样品制备步骤，这可能会干扰或改变 SEI，使得难以跟踪其在循环期间的实时演化。SEI 经历持续的生长、溶解和重构，这无法通过静态的事后分析完全捕捉。为了克服这些挑战，多模态表征方法结合了互补的技术，以关联物理、化学和结构信息，比任何单一方法单独使用提供更完整和可靠的理解。通过将简单、低成本的测量与先进技术相关联，这些方法能够更快地非破坏性地评估降解过程和健康状态（SoH）。[19]

为了应对这些挑战，先进的原位和准原位方法应运而生。声学发射（AE）能够实时监测与 SEI 形成相关的机械事件，而电化学原子力显微镜（EC-AFM）则在电化学控制下提供关联的纳米级形貌信息。这两种技术结合，提供了对电池运行期间 SEI 结构演化和界面稳定性的改进洞察。AE 是一种低成本的 原位测量技术，可以提供关于化成过程中以及长期电池循环过程中 SEI 生长过程的实时洞察。[20,21] 这种非侵入性方法检测由局部能量释放（如气体析出和结构变化）产生的弹性波，揭示了电池内部动力学。[21,22] 它也被用于跟踪电极的开裂和体积膨胀。[[23], [24], [25], [26]] AE 根据信号特征（例如频率）识别电池过程 [24,27]，并已应用于各种 LIB 化学体系和格式，包括 Sn/Si 负极、LiCoO2、LFP、NMC 正极，以及纽扣电池、软包电池和商业 18650 圆柱形电池。[25,[27], [28], [29]] 虽然它揭示了 SEI 和 CEI 的形成，但仍需要互补技术来 pinpoint 信号来源。

EC-AFM 是一种用于 SEI 原位表征的强大技术，能够实现实时、高分辨率成像和空间分辨的力测量。[30] 它已应用于高定向热解石墨（HOPG）等电极，[30,31] 揭示了电解液配方如何影响 SEI 生长，并允许量化机械性能如杨氏模量——这是评估 SEI 组成和稳定性的关键。[32,33] 虽然原位 EC-AFM 提供动态洞察，但其电池配置限制了长期循环分析。[32,34] 当与 AE 和常规电化学及表征技术结合时，EC-AFM 支持验证 AE 衍生的假设，并有助于全面理解 SEI 的形成和演化。[32,33,35]

碳酸乙烯酯（EC）传统上是锂离子电池电解液的关键成分，因其在石墨负极上形成稳定 SEI 的关键作用。然而，当与在高电压下运行的 高镍含量正极配对时，EC 变得越来越不稳定。随着电池电压接近 4.3 V，EC 在正极表面发生氧化分解，触发加速性能退化的寄生反应。[36] 这一挑战促使了对 NMC811 体系开发无 EC 电解液配方的兴趣日益增长，以抑制电解液分解并提高长期稳定性。无 EC 电解液不仅被证明能改善性能，还被证明能显著提高 SEI 稳定性。例如，Yao 等人。[37] 和 Dose 等人。[38] 展示了无 EC 配方中 NMC811 正极的稳定化。Wu 等人。[39] 进一步证明，一种三盐无 EC 电解液可以将实际 NMC811||石墨软包电池在高达 4.5 V 的工作电压下稳定化，同时提高本质安全性，提供了无 EC 配方可以支持高压性能和稳健电极界面的互补证据。同样，Xu 等人。[36] 和 Fan 等人。[40] 研究了氟化无 EC 电解液的使用，发现它们的引入表现出卓越的整体性能，包括良好的负极钝化、高正极稳定性和良好的离子电导率。尽管取得了这些进展，关于电解液配方对使用高镍含量正极的电池化学中 SEI 形成及其长期完整性的影响仍存在知识差距。

在本研究中，我们考察了电解液组成和添加剂如何影响具有富镍正极的电池。通过结合声学发射（AE）和电化学原子力显微镜（EC-AFM），我们直接探测了现实操作条件下控制 SEI 形成的动态过程。这种方法是由捕捉 SEI 在现实操作条件下真实演化的需求所驱动的。非破坏性、原位表征方法在这一领域仍然代表性不足，其中常规方法如 XPS 和 SEM 被广泛使用，但受限于离位样品制备产生的伪影，特别是对于高度敏感的 SEI，以及 XPS 中光束诱导的损伤可能会掩盖其真实结构。通过部署原位 AE 和 AFM 与这些既定方法并驾齐驱，我们阐明了电解液配方的细微变化如何影响 SEI 组成、耐久性和整体电池性能，同时减少了对工业相关电池的事后破坏性分析的依赖。

我们系统地考察了以下因素的影响：(i) 常规含 EC 电解液中的添加剂，(ii) 降低 EC 含量，以及 (iii) 无 EC 电解液中的添加剂。重要的是，研究是在相同的实验条件下进行的，对一致配方的商业级电池应用了相同的化成协议。通过关联表征和诊断技术，我们已经能够识别出能为高能量单晶 NMC811 电池提供最佳长期性能的电解液配方，其降解机制与多晶 NMC 有根本不同。

片段章节
方法
商业级 225 mAh 软包电池（LiFUN Technology, 湖南株洲）预组装了单晶 NMC811 正极和石墨负极。电池交付时是干燥的，制造后真空密封且无电解液。NMC811 正极的 SEM 分析显示为单晶、微米级颗粒，通过 EDS 映射确认 Ni、Mn 和 Co 分布均匀（图 S3 和 S4）。同步辐射 XRD（图 S6）验证了预期的层状结构。

SEM/EDS
扫描电子显微镜（SEM）和能量色散 X 射线光谱（EDS）映射检查了电极表面，电极的电子图像和 EDS 映射是使用日本电子 Jeol7000 扫描电子显微镜获得的，操作加速电压为 20 kV。

PXRD
对电极的粉末 X 射线衍射（PXRD）测量在 2θ 范围 10-120° 和 10-70° 进行，分别针对正极和负极。两种图谱均采用 0.2 步长采集，基于基准电解液中的添加剂

基准电解液中的添加剂
图 2 展示了在基准电解液（EC:DMC 重量比 3:7 中的 1 M LiPF6）中循环的石墨||NMC811 电池的电化学和声学数据，含和不含添加剂的情况，显示了 VC 和 FEC 如何改变 2.5-4.2 V 之间化成和老化过程中的电压行为、微分容量特征、容量保持率、阻抗增长和声学活性。为了确保这些依赖于电解液的差异反映真实的界面过程，而不是本征操作的...（原文此处截断）

结论
本研究证明了电解液配方在稳定高镍 NMC811‖石墨电池中的关键作用。传统的含 EC 电解液虽然能有效支持石墨上的 SEI 形成，但也促进了富镍正极处的寄生反应，导致界面不稳定和性能损失。系统降低 EC 含量表明，其在负极上的益处被正极上的有害效应所抵消，

生成式人工智能和人工智能辅助技术在稿件准备过程中的声明
在准备本工作期间，作者仅使用生成式人工智能和人工智能辅助技术进行语法和拼写纠正。

利益冲突声明
作者 A.F 和 R.J. 隶属于 AcouBatt Limited，R.E.O, D.J.L.B, P.R.S 和 J.B.R. 隶属于 Sention Technologies Limited——这些公司在与本研究相关的应用中具有潜在商业利益。这些公司未参与本研究中展示的研究工作。

CRediT 作者贡献声明
Arthur Fordham：撰写 – 初稿，撰写 – 审阅与编辑，概念化，方法论，调查，正式分析，数据整理，可视化，资金获取。Brandon Frost：撰写 – 初稿，撰写 – 审阅与编辑，概念化，方法论，调查，正式分析，数据整理，可视化，资金获取。Roksana Jackowska：方法论，调查，正式分析，数据整理，可视化，资源，撰写 – 审阅与...（原文此处截断）

未引用的参考文献
[74,75,76,77,78,79,80,81]

CRediT 作者贡献声明
Arthur Fordham：撰写 – 审阅与编辑，撰写 – 初稿，可视化，验证，监督，软件，资源，项目管理，方法论，调查，资金获取，正式分析，数据整理，概念化。Brandon Frost：撰写 – 审阅与编辑，撰写 – 初稿，可视化，验证，监督，软件，资源，项目管理，方法论，调查，资金获取，正式分析，数据整理，

Arthur Fordham|Brandon Frost|Roksana Jackowska|Marcus Tuchel|Yuhan Liu|Tongjun Luo|Jian Peng|Rhodri E. Owen|David S. Hall|Robert Scott Young|Emma Kendrick|Dan J.L. Brett|Paul R. Shearing|James Robinson|Thomas S. Miller|Wesley M. Dose|Rhodri Jervis
伦敦大学学院化学工程系电化学创新实验室，英国伦敦 WC1E 7JE