锂硫电池因其理论能量密度极高，且硫元素储量丰富、成本低廉，被视为未来高比能应用领域的理想电池体系。然而，在实际应用中，锂硫电池却面临着一系列棘手难题。硫在充放电过程中并非直接转化，而是要经历一系列复杂的中间反应，生成溶解于电解液的多硫化物以及最终产物固体硫化锂。这一复杂的“中转路线”极易导致中间产物“跑偏”、反应“堵车”以及能量损失等问题，严重制约了锂硫电池的性能提升。
针对这些挑战，清华大学深圳国际研究生院副教授周光敏团队取得了突破性进展。该团队原创性地提出了硫电化学“预分子介体”概念，并建立了一套由“量子化学 + 机器学习”驱动的智能分子骨架编程方案。这一创新方案犹如搭建积木一般，从196种候选分子中精心筛选出高性能的预分子介体——4-三氟甲基-2-氯嘧啶。
这种预分子介体具有独特的工作机制。在电解液中，它最初处于“沉睡”状态，只有当进入硫反应现场后，才会被多硫化物原位“唤醒”，进而转化为真正发挥作用的活性介体。这种巧妙的设计有效避免了中间产物的“跑偏”和反应“堵车”问题，为锂硫电池性能的提升开辟了新途径。
团队通过“量子化学 + 机器学习”的智能分子骨架编程方法，构建了包含196种候选分子的数据库。借助量子化学计算和机器学习筛选技术，对预分子介体的元素组成和几何构型进行了定向优化设计。最终筛选出的4-三氟甲基-2-氯嘧啶，显著改善了锂硫电池的电化学性能。实验数据显示，使用该预分子介体的电池，电荷转移阻抗相比使用常规电解液的锂硫电池下降了75%，极大地加速了硫转化反应动力学。同时，在1C快充倍率下，该电池能够稳定循环800圈，容量保持率高达81.7%。
在面向实际应用的软包器件验证中，团队在高硫载（28 mg / cm²）和贫电解液（3.4 mL/g）的严苛条件下，成功构筑了总容量为14.2 Ah的锂硫软包器件。该器件的能量密度达到了549 Wh/kg，这意味着单位重量的该电池能够储存比常规动力锂离子电池更多的电能，为锂硫电池的实际应用奠定了坚实基础。相关成果以“硫电化学预分子介体的分子骨架编程”（Molecular skeleton programming of premediators in sulfur electrochemistry）为题，在线发表于《自然》（Nature）。
