近日，中南大学周江教授、西安交通大学刘洋洋特聘研究员团队在国际著名期刊《Advanced Materials》发表了题为“Data-Driven Additive Discovery with HOMO-Descriptor Enables Durable Aqueous Zinc Batteries via Interfacial Kinetics Engineering”的研究论文（文章链接：https://doi.org/10.1002/adma.202511814）。中南大学博士生韩少华为论文第一作者，刘洋洋特聘研究员、周江教授为论文通讯作者。

水系锌金属电池因安全性高、成本低而在大规模储能中具有重要前景，但锌负极的枝晶生长和副反应问题严重制约了其发展。研究团队提出了一种基于分子轨道能级描述符的机器学习策略，构建了可解释的AdaBoost预测模型，建立了最高占据分子轨道（HOMO）能级与电解液添加剂性能之间的构效关系。通过筛选，团队发现4-二甲氨基吡啶（DMAP）可在锌表面优先吸附并重构电极/电解液界面结构，从而有效调节Zn²⁺沉积动力学，抑制枝晶与副反应的发生。

电化学性能表明，DMAP改性电解液使Zn|Zn对称电池实现超过3000小时稳定循环，Zn|Cu电池在1600次循环中平均库伦效率高达99.85%，组装的0.3 Ah软包电池在70天运行后容量保持率达73%，并成功驱动机器狗稳定工作。

该研究通过材料科学与数据科学的深度融合，为水系锌电池的电解液设计与界面调控提供了新范式。