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重庆大学ACS Nano：AI+助力高性能水系离子电池构建

能源学人 2025-01-15 08:40
文章摘要
本文介绍了重庆大学郑玉杰和李猛教授课题组利用人工智能（AI）技术加速电解液添加剂开发，以构建无枝晶水系锌离子电池（AZIBs）的研究。研究背景指出，AZIBs在大规模储能中具有潜力，但锌金属负极的稳定性问题限制了其应用。研究目的是通过AI技术筛选电解液添加剂，提高锌负极的热力学稳定性。研究内容涉及开发一种机器学习模型，用于预测有机分子的古特曼供体数（DN值），并结合实验和理论计算揭示添加剂对锌负极性能的影响机制。研究结论表明，高DN值添加剂能显著提升锌负极的电化学性能，且AI辅助筛选策略有效提高了电池的循环寿命和充放电可逆性。
重庆大学ACS Nano：AI+助力高性能水系离子电池构建
查看文献： Machine Learning-Assisted High-Donor-Number Electrolyte Additive Screening toward Construction of Dendrite-Free Aqueous Zinc-Ion Batteries
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