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Understanding solid-state battery electrolytes using atomistic modelling and machine learning
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AI
DOI：10.1038/s41578-025-00817-y.png)
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摘要
En 中文
使用固体电解质的固态电池因其潜在的安全性，稳定性和高能量密度而引起人们的兴趣，使其成为包括电动汽车和电网规模可再生能源存储在内的下一代技术的理想选择。固体电解质的进步需要对当前和新材料进行设计和优化，并通过对其在原子和纳米尺度上的特性有更深入的了解。这篇综述重点介绍了使用原子建模和机器学习技术获得对锂基和钠基电池的无机晶体固体电解质的宝贵见解的进展。我们讨论了氧化物，硫化物和卤化物材料的计算研究，这些材料研究了对其作为固体电解质的性能至关重要的三个基本特性: 快速离子传导机制，界面效应和化学稳定性。由此产生的见解有助于确定改进固态电池未来发展的设计策略。固态电池电解质为当前和未来技术提供了增强安全性，稳定性和能量密度的潜力。这篇综述讨论了原子建模和机器学习技术在理解和改进锂基和钠基电池的无机晶体固体电解质方面继续发挥的重要作用。
期刊
IF:
86.2
论文数:
1.2K
被引数:
4.3W
机构
引用论文
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