Machine-Learning-Guided Insights into Solid-Electrolyte Interphase Conductivity: Are Amorphous Lithium Fluorophosphates the Key?

无定形固体 材料科学 压扁 化学物理 锂(药物) 相间 离子键合 相(物质) 高能 多形性 晶界 电池(电) 纳米技术 表征(材料科学) 化学工程 分解 结晶 Crystal(编程语言) 结晶学 晶体结构
作者
Peichen Zhong,Kristin A. Persson
出处
期刊:ACS energy letters [American Chemical Society]
卷期号:11 (1): 806-812 被引量:1
标识
DOI:10.1021/acsenergylett.5c03526
摘要

Despite decades of study, the identity of the dominant Li+-conducting phase within the inorganic SEI of Li-ion batteries remains unresolved. While the mosaic model describes LiF/Li2O/Li2CO3 nanocrystallites within a disordered matrix, these crystalline phases inherently offer limited ionic conductivity. Growing evidence suggests that interfaces, grain boundaries, and amorphous phases may instead host the primary fast-ion pathways. Using diffusion-based generative structure prediction and machine-learning interatomic potentials (MLIPs), we investigate lithium difluorophosphate (LiPO2F2), a key mixed-anion decomposition product of phosphorus- and fluorine-containing electrolytes. We identify a stable crystalline polymorph and demonstrate that the amorphous counterpart is conductive, with projected room-temperature σ ≈ 0.18 mS cm–1 and Ea ≈ 0.40 eV. This enhancement stems from structural disorder flattening the Li site-energy landscape and a low formation energy for Li-interstitial defects, which supplies additional mobile carriers. We propose amorphous mixed-anion Li-P-O-F phases as a promising conducting medium in the SEI, offering a specific target for engineering improved battery interfaces.
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