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南京大学「长江学者」周豪慎/郭少华EES | 机器学习加速发现多阳离子熵稳定NASICON固体电解质用于全固态钠电池！

顶刊收割机 2026-04-08 08:30
文章摘要
本文背景是探索用于全固态钠电池的高性能固态电解质面临成分空间广阔、传统方法效率低的挑战。研究目的是开发一种机器学习加速方法，以高效识别并设计多阳离子熵稳定的NASICON氧化物固态电解质。结论表明，通过高斯朴素贝叶斯模型筛选出的中熵成分Na₁.₂Zr₁.₂Ti₀.₅Lu₀.₅Si₃PO₁₂表现出优异的离子电导率、临界电流密度和超长期循环稳定性，在全固态钠电池中验证了其卓越性能，该工作为下一代固态电解质设计提供了一个可推广的机器学习-熵协同框架。
南京大学「长江学者」周豪慎/郭少华EES | 机器学习加速发现多阳离子熵稳定NASICON固体电解质用于全固态钠电池！
查看文献： Machine learning-accelerated discovery of multi-cation entropy-stabilized NASICON solid electrolytes with 10 000 hours of stable Na plating/stripping for all-solid-state sodium batteries
查看期刊：Energy & Environmental Science
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