电池
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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…
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乔世璋教授团队,最新AM!
成果展示 锌(Zn)的可逆性差一直被批评为限制了水系锌离子电池(Zn-ion batteries, ZIBs)的应用,但是它在水性介质中的行为尚未完全揭示。基于此,澳大利亚阿德莱德…
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中科院化学所文锐AEM:原位研究锂负极的形态演变和动态过程!
锂(Li)负极面临的复杂问题阻碍了准固态锂硫(QSSLS)电池的实际应用。然而,仍然模糊的界面过程和反应机制对揭示其原因提出了挑战。 中科院化学所文锐等通过多尺度和多光谱分析原位研…
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李恒&程博闻&张文军ACS Nano:“双介体系统”实现对硫氧化还原转化的有效和持久调节!
Li-S电池在实现高能量密度存储方面具有巨大潜力,但其实际应用受到臭名昭著的多硫化物穿梭和缓慢的氧化还原动力学的严重阻碍。虽然合理设计的氧化还原介体可以优化多硫化物的转化,但这种调…
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Acc. Mater. Res.综述: 可解释机器学习在材料科学和化学中的应用
随着越来越多的数据可用,通过使用高性能计算和高通量实验,机器学习(ML)已被证明具有加速科学研究和技术发展的潜力。目前,材料科学采用数据驱动的方法仍处于早期阶段,ML模型的预测和内…
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Nano Letters:深度学习识别原子分辨率STEM图像
目前,扫描透射电子显微镜(STEM)是对各种材料进行原子分辨率结构分析不可或缺的工具。STEM图像的传统分析是一个广泛的动手过程,这限制了对高通量数据的有效处理。 在此,韩国延世大…
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最新电池顶刊:孙学良、郑洪河、文锐、尹龙卫、罗巍、吴飞翔、王二东、王艳等成果!
1. 吴飞翔/柳斌AFM:0.1 m低浓度电解液助力-20°C低温锂硫电池! 锂硫电池的转化反应动力学较差,这导致硫正极的容量利用率低,尤其是在低温下。 中南大学吴飞翔、湖南大学柳…
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忻获麟ACS Energy Letters:氮化锂CEI实现Li-S电池近千圈无衰减
研究背景 Li3N作为电极-电解液界面(SEI和CEI)的有效组分,可以显著降低界面处电荷转移阻抗,抑制锂枝晶生成,降低多硫化物的溶解和穿梭。现有电解液体系一般仅能在负极表面形成L…
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Energy Reviews:钙钛矿太阳能电池光子能量损失与管理技术前沿
文章题目:Photon energy loss and management in perovskite solar cells 关键词:Energy loss, Photon m…