由于其承诺在电子产品和电动汽车应用程序中,锂金属电池(lmb)收到了极大的兴趣。然而,问题如李树突形成和不利的电解质电化学循环期间副反应防止其广泛的商业化。
计划无机混合界面层策略的自组装单层膜的方法借助机器学习加速材料的设计。图片来源:SIAT
一个独特的无机混合界面层技术基于自组装单层膜的方法最近被提出的一个研究小组从深圳先进技术研究院(SIAT)中国科学院亚博老虎机网登录(CAS)由东风薛教授和曹国伟彭博士。李策略引起李均匀沉积,抑制枝晶的形成,给李金属阳极表面高离子电导率和机械稳定性。
研究结果发表在事8月3日理查德·道金斯2023年。
研究人员使用的高通量数据驱动方法允许自组装分子的智能创造。工作流包括筛选标准自组装分子性质,电化学稳定的分子,化学稳定性,离子电导率和间期防护层,它可以自动收集指定的自组装分子从PubChem数据库。
这项新的研究范式流线识别最有希望的候选分子的筛选过程,使智能建筑的李金属阳极使用机器学习技术的人工界面层。
此外,研究人员发现了一种分子结构性能关系结构特点(头,尾,和中等组)和电子性能和防护层性能,与量子力学的偶极子和分子静电势公认的重要预测描述符的能量势垒李扩散通过混合防护层。
他们创建了一个数据库128年自组装有机分子候选人从PubChem数据库和推荐的前八名分子生成无机混合界面层的金属阳极。
这些分子与终止氟化物头组(f)允许生活内无机相间的形成,提高了稳定性和界面层的离子电导率李金属阳极,而外部线性有机层提供了丰富的三维多孔通道,促进李扩散和李导游统一的沉积,同时抑制李树突增长。
我们的研究开辟了新的可能性的发展更有效和更安全的锂金属电池。
曹国伟彭博士,教授,中国科学院深圳先进技术研究院亚博老虎机网登录
期刊引用:
张,Q。et al。(2023)数据驱动的发现和智能设计的人工混合稳定锂金属阳极界面层。事。doi: 10.1016 / j.matt.2023.06.010
来源:https://english.cas.cn/