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?JACS：機器學習預測適合全固態(tài)Li-S電池的固態(tài)電解質(zhì)

鋰硫電池（LSB）是最有前景的儲能技術(shù)之一，因為其成本低，硫儲量高。然而，多硫化物穿梭及其相應的容量衰減問題是其商業(yè)化的一個主要障礙。采用固態(tài)電解質(zhì)（SE）取代傳統(tǒng)的液態(tài)電解質(zhì)是一個潛在的解決方案。

加利福尼亞大學圣迭戈分校王學彬、魯爾基理工學院Swastika Banerjee等利用基于密度泛函理論的計算和機器學習的原子間勢，對全固態(tài)LSB中正極-電解質(zhì)界面的熱力學和動力學進行了全面研究。

圖1. 用于界面MTP開發(fā)的被動和主動學習流程圖

總的來說，預測顯示，充電后的S₈正極比完全放電的Li₂S正極的反應性要強得多。此外，預測表明，在幾種主要的固態(tài)電解質(zhì)（氧化物、硫化物、氮化物和鹵化物）中，硫化物SE通常對S₈正極最穩(wěn)定，而其他SE化學成分則高度電化學不穩(wěn)定。如果由于其他原因需要使用其他的SE，一些二元和三元的硫化物（例如LiAlS₂、Sc₂S₃、Y₂S₃）被預測為優(yōu)秀的緩沖層。

圖2. 基于不同電解質(zhì)/電極的反應能（左）和體積變化百分比

最后，作者利用主動學習方法開發(fā)了一個精確的機器學習原子間勢（ML-IAP）來研究S₈|β-Li₃PS₄界面。大型界面模型（>1000s原子）的分子動力學（MD）模擬顯示，最穩(wěn)定的Li₃PS₄（100）表面傾向于與S₈形成具有二維通道和較低鋰擴散激活障礙的界面。總體而言，這些結(jié)果為下一代全固態(tài)LSB的正極-電解質(zhì)界面設計提供了關(guān)鍵的新見解。

圖3. α-S₈的電化學反應能（左）和相應的體積變化（右）

Thermodynamics and Kinetics of the Cathode–Electrolyte Interface in All-Solid-State Li–S Batteries. Journal of the American Chemical Society 2022. DOI: 10.1021/jacs.2c07482

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