“看”清Li的生长：MapSweeper技术实现Li金属电沉积织构的精准表征

在追求高能量密度电池的道路上，锂金属负极被视为终极选择。然而，其循环寿命和安全性高度依赖于沉积金属的晶粒结构。晶粒生长过程中存在表面能与应变能的竞争，而织构的形成本质上是系统趋向能量最低状态的结果——晶粒通过闭合间隙，将表面能转化为晶界能，从而降低系统总能量。

研究表明，织构与金属原子的扩散能力密切相关。以锂金属为例：(101)取向：具有最低的锂扩散势垒（0.02 eV），原子迁移率高，有利于快速沉积/剥离；(001)取向：扩散势垒较高（0.14 eV），原子迁移慢，容易产生应变积累。因此，理想的织构可促进均匀沉积，最后，避免枝晶的产生。

锂金属的原子序数低（Z=3），当电子束与样品相互作用时，高加速电压会导致电子穿透深度过大，信号来源于样品内部而非表面区域。此外，锂金属在传统EBSD分析中信号微弱、菊池带稀少（如图1A所示），导致晶粒取向难以准确识别，成为研究瓶颈。

图1. （A）7kV加速电压下的锂金属衍射花样（B）MapSweeper利用动力学模型，获得EBSD模拟图案，（C）归一化互相关系数R=0.35的图案匹配情况。

文中采用牛津仪器Symmetry EBSD探测器，在7 kV加速电压下进行分析。在低电压条件下测试可以减少电子束对锂样品的损伤。同时确保EBSD衍射花样来自表面区域，提升取向分析准确性。

文中除了使用了高灵敏性/角度分辨率/花样分辨率的Symmetry EBSD，还使用了MapSweeper功能。利用动力学模型，对每个EBSD花样进行匹配，利用归一化互相关函数验证结果可靠性（如图1B和C所示）。该功能可进行弱信号修复，即使菊池带少、信号模糊，也能通过算法重建晶体取向，使晶粒取向的统计准确性大幅提升。

基于以上，研究团队首次清晰表征了不同温度下的锂金属的织构演变。如图2所示，MapSweeper分析的结果显示，25°C时锂金属以(001)取向为主（图E和F），而80°C时(101)取向占据主导（图G和H）。这一发现直接验证了理论模型：高温促进高扩散性晶粒生长，从而提升电池性能。

图2. （C）25°和（D）80°C时沉积在铜电极上锂剖面的SEM图像。（E和F）在25°C和（G和H）80°C沉积的锂金属沿生长方向的BC图和IPF图。右侧为对应样品的反极图。

该研究中，MapSweeper不仅解决了锂金属表征的痛点，还为钠、钾等软金属研究提供了参考。文中还利用蒙特卡洛模型模拟了不同电压电子束与Li金属激发区域，从而获得最佳的EBSD分析电压。利用牛津仪器的模拟软件，也可获得类似的结果。