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南航申来法Science子刊:机器学习解码高镍正极—Sn稳表,Al护体,Ni久弥坚!

能源学人 2026-04-10 15:39
文章摘要
背景:高镍层状正极材料是下一代高能量密度锂离子电池的关键,但高镍含量导致结构不稳定和性能衰减等问题。研究目的:南京航空航天大学申来法教授团队旨在通过机器学习辅助策略,高效筛选掺杂离子,设计出结构稳定的高性能高镍正极材料。结论:研究成功利用随机森林模型筛选出Al³⁺和Sn⁴⁺作为有效掺杂剂,并通过竞争性机制构建了表面富Sn、体相均匀掺Al的“由外而内”分级结构。该材料显著抑制了Li/Ni混排和有害相变,提升了界面稳定性,实现了优异的循环性能(200圈容量保持率96.9%),为高镍正极设计提供了新范式。
南航申来法Science子刊:机器学习解码高镍正极—Sn稳表,Al护体,Ni久弥坚!
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