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Physics-Informed Machine Learning for Solid Oxide Cell Materials and Microstructures Under Operando Constraints
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AI
DOI：10.1002/aenm.71608.png)
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摘要
En 中文
固体氧化物电池（SOCs）在双气氛和电化学极化条件下于高温运行。其性能不仅取决于组分和瞬时运行条件，还取决于运行历史，因为在服役过程中缺陷种群、传输路径和微观结构会演化。这种行为限制了基于静态或稳态数据训练的传统机器学习模型，因为高插值精度很少能保证对工况或老化条件的可靠外推。本文综述了物理信息机器学习（PIML），其通过描述符、模型架构、生成约束和实验反馈引入物理知识，而不仅限于受偏微分方程约束的神经网络。我们按照物理嵌入的四个层次组织了代表性的SOC研究，并将其与数据保真度相关联，同时从元素属性追踪到动态工况状态变量。随后考察了连通性、守恒定律和热力学稳定性如何约束微观结构逆向设计并拒绝物理上不可接受的输出。进一步进展需要缺陷化学、微观结构物理、与服役相关的数据以及实验反馈之间更紧密的联系，以实现模型在真实条件下保持有效并支持闭环设计。
Keyword:
defect chemistry descriptors
microstructure inverse design
operando data fidelity
physics-informed machine learning
solid oxide cells
期刊
IF:
26
论文数:
1.0W
被引数:
15.7W
机构
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