Deciphering Key Features Determining Electrochemical Stability and Conductivity of Halide Solid‐State Electrolytes

材料科学 卤化物 阳极 电化学 离子电导率 电解质 电导率 快离子导体 极化(电化学) 电负性 电化学窗口 离子键合 相容性(地球化学) 无机化学 化学工程 金属 纳米技术 离子液体 阳离子聚合 化学稳定性 导电体
作者
Weiqi Hou,Deyuan Li,Guangwen Zhang,Fangbing Li,Huilin Ge,Ao Du,Zhenshen Li,Quan‐Hong Yang,Kai Song,Chunpeng Yang
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:36 (19) 被引量:1
标识
DOI:10.1002/adfm.202524886
摘要

Abstract Halide solid‐state electrolytes (HSSEs) are promising electrolytes for all‐solid‐state batteries (ASSBs), benefiting from their high ionic conductivity and compatibility with high‐voltage cathodes. However, HSSEs exhibit poor interfacial stability against anodes (such as lithium (Li) metal and Li alloys), and interlayers are commonly introduced to circumvent the interfacial instability, which would reduce the overall energy density. Meanwhile, the underlying factors governing the stability of HSSEs against anodes remain poorly understood. Herein, key predictors of stability against anodes and ionic conductivity are identified using a series of Li a ZrCl b O c Br d F e (LZOXs) solid‐state electrolytes through multi‐anion substitution and chemistry‐informed machine learning. As a result, the optimal composition, Li 2 ZrCl 4.4 O 0.4 Br 0.4 F 0.4 (LZOX) enables 1500 h of stable cycling in LiAl symmetric cells and achieves 200 cycles at 0.5 C and 600 cycles at 2 C in LiCoO 2 ASSBs without anode interlayers, effectively doubling the cycling life. More importantly, chemistry‐informed machine learning deciphers key features—especially electronegativity for interfacial stability and cationic polarization for ionic conductivity—in the design of HSSEs, offering a strategy to develop HSSEs with enhanced compatibility toward high‐performance ASSBs.
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