电池
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孙学良/王建涛等AFM:电子电导率对低温卤化物基全固态电池的关键作用!
卤化物固态电池(SSB)因其离子电导率高、与正极相容性好等突出优势而显示出无与伦比的应用潜力。然而,在冰点温度下运行卤化物SSB面临着巨大挑战,并且潜在的降解机制尚不清楚。 西安大…
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锂电池的下一个风口,这篇Nature Energy先行一步!
成果介绍 随着钴(Co)资源的日益稀缺,从富Ni层状正极中避免Co的使用被认为是降低材料成本和锂离子电池可持续发展的解决措施。 汉阳大学Yang-Kook Sun、Chong S.…
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尹龙卫AM:SiO2增强的复合电解质助力Li/Li电池3000h稳定循环!
迫切需要开发具有优异离子电导率和高机械强度的准固态电解质,以提高锂金属电池(LMB)的安全性和循环稳定性。 山东大学尹龙卫等通过将纳米结构二氧化硅-聚合物复合材料浸泡在液态电解液中…
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8篇电池顶刊:何向明、吴宇平、庞欢、李典森、徐骏、潘争辉、李恒、程博闻、张文军等成果集锦!
1. 北航李典森AEM:超稳定钠电负极,循环3.5万圈容量保持100%! 钠离子电池(SIB)是一种很有前景的大规模电化学储能系统,因为它与锂离子电池相比具有出色的成本优势。然而,…
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Nature大子刊:冷冻电镜又显神通,打造最强锂金属界面!
第一作者:林若倩,贺玉彬 通讯作者:林若倩,杨晓青,许康,忻获麟 通讯单位:布鲁克海文国家实验室,美国陆军研究实验室,加州大学尔湾分校 招聘信息:忻获麟的课题组(DeepEMLab…
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中大邵元智教授CM::理论计算+机器学习,合成高性能光学金纳米棒!
了解胶体状态的金纳米棒(GNR)光学特性对于将其设计用于许多领域的多功能应用至关重要,伴随的金纳米球(GNS)很容易参与GNR合成,从而对GNR性能产生负面影响。 在此,中山大学邵…
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IF=34.035! Nat. Rev. Chem.综述:化学科学与机器学习结合指南!
机器学习(ML)有望解决化学领域的重大挑战,并加快研究假设的生成、改进和排序。尽管ML的工作流程具有总体适用性,但当前ML评估技术和指标的异质性导致难以比较和评估新算法的相关性。最…
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王二东Nano Energy:水系锌金属全电池,循环1200次容量保持95.4%!
锌金属负极在水系电解质中存在严重的枝晶生长和寄生析氢,这阻碍了它们的实际应用。 中科院大连化物所王二东等在锌负极上引入结合了金属有机骨架(UIO-66-SO3H)和柔性磺化聚醚醚酮…
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麦立强/安琴友NSR:锯齿状氟化锂纳米纤维编织中间层实现均匀锂沉积
锂金属电池(LMBs),如Li-S电池、Li-NCM电池和Li-O2电池被认为是非常有前途的下一代高能储能系统的候选电池。然而,锂枝晶的不可控形成已成为锂金属负极在高能可充电锂电池…
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鲍哲南/崔屹等,,最新ACS Energy Letters!
研究背景 X射线光电子能谱(XPS)是电池研究中表征固体电解质界面(SEI)的最常用技术之一。然而,残留的盐或溶剂会产生光谱伪影,使实际SEI化学的评估变得复杂。 近日,斯坦福大学…
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JMCA: 机器学习揭示控制固体电解质中离子迁移率的因素
与基于液体电解质的系统相比,固态电池表现出更高的能量密度和安全性。因此,开发能够以与液体电解质相当的速率传输阳离子的固体电解质是一个活跃的研究领域。为了促进这项研究,需要了解控制离…
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EnSM: 机器学习分析浆料涂层对锂离子电池电极制造的影响
组装制造过程对锂离子电池(LIBs)的电化学性能有重要影响,特别是在涂覆过程中电极浆液的流动是决定最终电极性能和锂离子电池特性的关键,但目前研究很少考虑到这一点。 在此,英国华威大…
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AEM:揭示AlF3涂层对硅负极界面的作用、机理和影响
硅(Si)因其高达3579 mAh g-1的理论容量而有望成为高能量密度锂离子电池的负极材料。然而,这种潜力是以重大挑战为代价的,因为硅负极的固体电解质界面相(SEI)由于严重的体…
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同济罗巍Nano Energy:温度响应型SEI,-20至60 ℃宽温钠金属电池!
钠金属电池(SMB)作为锂离子电池的替代技术目前正在被研究,以用于固定式储能系统。然而,由于在高温或零下温度下性能下降,基于有机液态电解液的SMB的运行一直受限于室温。 同济大学罗…
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朱禹洁/吉晓Angew:超低温!-60˚C下稳定充放电的NCM||石墨电池!
现代锂离子电池(LIBs)的可充电性在低温下具有挑战性,这主要是由于石墨负极面临的障碍。 北京航空航天大学朱禹洁、华中科技大学吉晓等通过利用锂-溶剂共嵌入石墨现象,提高了其低温充电…
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Nature Energy:机器学习登顶能源顶刊!下一个热点已经到来!
研究成果 研究表明,改进的高活性阴极材料对于陶瓷燃料电池技术的商业化至关重要。然而,材料设计、表征和测试的传统试错过程可能会导致漫长而复杂的研究周期。在此,深圳大学谢和平院士、南京…
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蒋凯/王康丽AEM:12000次循环容量保持83.8%,超稳定水系锌离子电池!
处于起步阶段的摇椅式锌离子电池的实际应用主要受到传统负极材料与二价Zn2+之间强静电作用的阻碍,这会造成不可逆的严重结构破坏、差循环稳定性和倍率性能。 华中科技大学蒋凯、王康丽等成…
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招聘丨华中科技大学黄云辉、于逸飞团队招聘博士后(锂离子电池实时监测)
华中科技大学材料科学与工程学院黄云辉、于逸飞课题组面向国内外公开招聘光纤传感方向博士后1-2名,从事锂离子电池实时监测方面的研究工作。 一、博士后应聘条件 1. 已获得或近期将获得…
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CM:多目标机器学习实现大容量储能材料MXenes逆向设计
研究人员对发现高容量电池材料有着浓厚的兴趣,这促使学术界对二维早期过渡金属碳化物(MXenes)的电化学储能潜力进行研究。其中,预测MXene的组成和电化学性能之间的关系是一个相当…
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npj Comput. Mater.: 神经网络势加速从头算搜索预测稳定Li-Sn合金
Li-Sn二元系统一直是广泛研究的焦点,因为它具有富锂合金的特点和作为电池负极的应用前景。机器学习势(MLP)已被证明对于寻找稳定的纳米颗粒构型至关重要,因为使用DFT进行直接全局…