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Nature子刊：AI for Science机器学习揭示电催化剂多位点协同效应,开发高能量锂电池

计算材料学 2024-12-16 08:00

文章摘要

本文探讨了通过机器学习揭示电催化剂多位点协同效应对锂硫电池性能的影响。研究背景是锂硫电池中的穿梭效应问题，这限制了电池的性能和寿命。研究目的是开发能够抑制穿梭效应的高性能锂硫电池。研究结论表明，通过机器学习模型和第一性原理计算，揭示了多位点催化剂中的协同效应对硫电化学反应的影响，并成功开发出高性能的锂硫电池，其初始比能量达到480 Wh/kg。这项研究为高能量锂硫电池的开发提供了新思路，并推动了电催化剂的进一步研究。

Nature子刊：AI for Science机器学习揭示电催化剂多位点协同效应,开发高能量锂电池

查看文献： Machine learning-based design of electrocatalytic materials towards high-energy lithium||sulfur batteries development.
查看期刊：Nature Communications

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