リチウム金属電池の保護膜形成 原子レベルで解析、可視化：他材料にも適用可能

東京大学とENSTA Parisの研究グループは、機械学習を活用したシミュレーションにより、リチウム金属電池の保護膜形成過程を可視化することに成功した。この解析手法はさまざまな電極材料と電解液の界面で起こる反応の解析に適用できるという。

[馬本隆綱，EE Times Japan]

さまざまな電極材料と電解液の界面で起こる反応の解析に適用可能

　東京大学大学院工学系研究科の山田淳夫教授や竹中規雄特任講師、岩田大河大学院生（研究当時）および、ENSTA ParisのTheophane Bernhard大学院生（同）らの研究グループは2026年10月、機械学習を活用したシミュレーションによって、リチウム金属電池の保護膜形成過程を可視化することに成功したと発表した。この解析手法はさまざまな電極材料と電解液の界面で起こる反応の解析に適用できるという。

　リチウム金属電池は、一般的なリチウムイオン電池に比べ、高いエネルギー密度を実現できる。このため、電気自動車や再生可能エネルギーなどの用途に向けた蓄電池として期待されている。

　ところが、リチウム金属は極めて反応性が高く、電解液と接触すれば電解液が分解し、電極表面に保護膜となる固体電解質界面（SEI）が形成される。この組成や構造によって、電池の寿命や安全性、充放電効率が大きく左右されるという。しかし、SEIが形成される詳細なメカニズムは、これまで十分に解明されていなかった。

　研究グループは今回、リチウム金属表面で起こる電解液の分解反応からSEI形成までの過程を、原子レベルで追跡し解析できる手法を開発した。具体的には、第一原理計算を学習した機械学習力場を用い、約4000原子からなる大規模なリチウム金属／電解液界面のシミュレーションを可能にした。また、シミュレーション中に原子間で生じる結合の生成と切断を自動的に検出し、多くの反応生成物や反応経路を抽出できる自動反応解析手法も開発した。

機械学習力場分子動力学と自動反応解析によるリチウム金属／電解液界面反応の解析［クリックで拡大］ 出所：東京大学

　解析の結果、電解液の組成によってリチウム金属表面で優先的に分解する成分が変化し、形成されるSEIの組成や空間構造も、それに伴って大きく変わることを明らかにした。特に、LiFSI／EC高濃度電解液では、リチウム金属表面近傍にLi₂Oが、その外側にLiFが、それぞれ分布することを確認した。

　この結果は、実験による観測結果と整合しているという。これにより、実験で観測が困難なSEI形成過程でも、今回の手法を用いれば原子レベルで可視化できるとみている。

リチウム金属表面に形成されるSEIの空間構造［クリックで拡大］ 出所：東京大学