机器学习引导+溶解结构的调制,以实现高性能-O2电池的最佳电解质系统
Dapeng Liu1,2, Zerui Fu1,2, Shu Wang1,2
1Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University, Hangzhou, 311115, P. R. China.
Angewandte Chemie (International ed. in English)
|February 5, 2025
概括
研究人员使用贝叶斯优化优化了氧电池 (LOB) 的电解质. 这导致了较好的固体电解质介相 (SEI) 形成和更高的放电能力,提高了LOB性能.
科学领域:
- 电化学 电化学 电化学
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 电池技术 电池技术
背景情况:
- 电解质在氧电池 (LOB) 中至关重要,影响固体电解质介相 (SEI) 形成和氧化物 (Li2O2) 生长.
- 在LOB中精确控制平衡阳极和阴极反应的多组分电解质是一个重大挑战.
研究的目的:
- 使用贝叶斯优化开发用于LOB的先进电解质.
- 为了实现稳定,有机丰富的SEI和受控的Li2形态.
- 通过电解质调制来提高整体LOB性能.
主要方法:
- 采用贝叶斯优化来开发电解质.
- 在双溶剂电解质中研究了Li+的溶解结构.
- 在优化的LOB中评估SEI组成和Li2O2形态.
主要成果:
- 开发了一种双溶剂电解质,可促进稳定,富含无机物质的SEI.
- 在阴极上实现了调制的Li2O2形态.
- 优化的LOB显示,在500mAg-1下,放电容量为14,063mAhg-1,显著超过单溶剂电解质.
结论:
- 电解质的溶解结构对LOB性能产生了重大影响.
- 贝叶斯优化是设计先进的LOB电解质的有效策略.
- 这项工作为LOB中的电解质组成调制提供了理论指导.


