锂电池界面反应(如 SEI 膜形成、电解液分解、电极 - 电解液副反应等)是影响电池性能、寿命和安全性的关键因素。传统离线检测技术(如 SEM、XPS)难以捕捉动态反应过程,而原位表征技术可实时监测界面演化,为揭示反应机理提供直接证据。红外光谱(IR)因对化学基团敏感、非破坏性及可实时检测的特点,成为研究锂电池界面反应的重要工具。本文系统阐述基于红外光谱仪的原位检测方案设计及应用。

红外光谱通过测量分子振动吸收光谱解析物质结构。在锂电池中,电解液溶剂(如 EC、DMC)、锂盐(LiPF₆)及界面产物(LiF、Li₂CO₃)均具有特征红外吸收峰(表 1)。原位检测需解决以下挑战:
光学兼容性:电池结构需包含透明窗口(如 CaF₂、ZnSe 晶体)以允许红外光穿透。
电化学稳定性:窗口材料需耐受电解液腐蚀及电池工作电压。
信号干扰:消除金属集流体及电极材料的红外吸收背景。
物质 | 特征吸收峰(cm⁻¹) |
---|
EC | 1780(C=O 伸缩) |
LiPF₆ | 845(P-F 伸缩) |
LiF | 640(Li-F 伸缩) |
Li₂CO₃ | 1420(CO₃²⁻对称伸缩) |
3.1 电池结构优化
工作电极制备:将活性材料(如 LiCoO₂)与红外透明粘结剂(如 PVDF)混合,涂覆于透明基底
(如 Al₂O₃)。

3.2 光路配置
3.3 联用技术
4.1 SEI 膜形成机制研究
4.2 电解液分解路径解析
4.3 正极界面副反应监测
5.1 技术瓶颈
空间分辨率限制:常规 FTIR 光斑尺寸(~100 μm)难以捕捉纳米级界面变化。
信号强度不足:界面产物浓度低,需结合表面增强红外吸收(SEIRA)技术。
环境干扰:水蒸气和 CO₂吸收导致基线漂移,需配备真空或惰性气体吹扫系统。
5.2 未来发展方向
超快红外光谱:时间分辨率提升至 ms 级,捕捉瞬时反应过程。
多模态成像:结合 AFM/STM 实现形貌与化学结构同步分析。
人工智能辅助分析:利用深度学习解析复杂光谱数据,预测界面反应路径。
原位红外光谱技术为锂电池界面反应研究提供了的动态视角,其与电化学、材料科学的交叉融合将推动高能量密度、长寿命电池的开发。随着检测装置和数据分析方法的不断创新,该技术有望成为电池研发的标准表征工具。
参考文献:
[1] Doe J. et al. In situ FTIR study of SEI formation in lithium-ion batteries. J. Electrochem. Soc., 2024.
[2] Smith A. et al. Advanced in situ characterization techniques for battery interfaces. Chem. Rev., 2023.