当前位置:
X-MOL 学术
›
Solid State Ionics
›
论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your
feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
利用机器学习增强锂空气电池 MXene 正极材料 OER/ORR 半反应中的电化学活性
Solid State Ionics ( IF 3.0 ) Pub Date : 2024-11-21 , DOI: 10.1016/j.ssi.2024.116742
Natalia V. Kireeva , Aslan Yu Tsivadze
金属空气电池被认为是最有前途的电化学储能解决方案中的新“领先”技术,因此受到越来越多的关注。本研究中考虑的锂空气电池的预计能量密度是当前商用锂离子电池的三倍多。在这项研究中,我们考虑了 MXenes 的特性,即具有高比表面积和众多活性反应中心的 2D 分层相、机械强度、多样化的功能特性以及它们生产的可扩展性,这对于实际实现不同结构的锂空气电池非常重要。界面处假晶性固有的复杂内容和结构相的形成,就像我们研究的对象一样,可以得出结论,有必要考虑在锂空气电池阴极界面处发生的过程与所使用的正极材料直接相关。机器学习方法参与了 (i) 预测电化学相图的 MXenes、Pourbaix 图的模型开发,该图限制了由合成定义的终止形成的特定成分的 MXene 的稳定性窗口,作为单和双 MXene 的 pH 和 USHE 的函数,以及 (ii) MAX相的弹性特性,MXenes的前驱体,以评估MXene正极材料和Li2O2相的界面的可比性以及将目标 MXene 组合物与不同家族的固体电解质材料相结合用于全固态锂空气电池的前景。 获得的模型表现出高预测性能,证明了使用它们来合理筛选具有所需功能特征的新相的可能性。

"点击查看英文标题和摘要"
