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DDSE固態(tài)電解質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)使用實(shí)例視頻

研究背景

全固態(tài)電池因?yàn)槠浒踩远鴤涫荜P(guān)注，但傳導(dǎo)離子在固態(tài)電解質(zhì)中較低的離子電導(dǎo)率依然是阻礙其發(fā)展的一大障礙。特別是基于二價(jià)陽(yáng)離子設(shè)計(jì)的全固態(tài)電池，陽(yáng)離子與陰離子之間強(qiáng)的庫(kù)倫引力導(dǎo)致陽(yáng)離子更難遷移。目前，獲得高性能的固態(tài)電解質(zhì)依然面臨很大的挑戰(zhàn)。通過數(shù)據(jù)挖掘去理解物質(zhì)結(jié)構(gòu)和性能之間關(guān)系是一種新的應(yīng)對(duì)方式。

近日，日本東北大學(xué)（材料科學(xué)高等研究所，WPI-AIMR）李昊教授團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)動(dòng)態(tài)的全固態(tài)電池電解質(zhì)的數(shù)據(jù)庫(kù)（dynamic database of solid-state electrolyte, DDSE），并對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘，討論了固態(tài)電解質(zhì)對(duì)不同價(jià)態(tài)陽(yáng)離子傳導(dǎo)的性質(zhì)和發(fā)展歷程。同時(shí)，作者基于這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)使用機(jī)器學(xué)習(xí)去預(yù)測(cè)離子電導(dǎo)率，高的R²表明這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)研究固態(tài)電解質(zhì)具有很好的潛力。值得注意的是，這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)可以接受用戶的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)同以往報(bào)道的材料進(jìn)行性能對(duì)比，并自動(dòng)分析新材料的活化能排名，基于此，這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)在今后有望成為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的對(duì)比庫(kù)。

圖文導(dǎo)讀

目前，這個(gè)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)收錄了近40年的745種材料（截至最近更新時(shí)間），其中包括基于多種一價(jià)和二價(jià)陽(yáng)離子（即Li⁺, Na⁺, K⁺, Ag⁺, Ca²⁺, Mg²⁺ 和 Zn²⁺）的固態(tài)電解質(zhì)材料。作者總結(jié)了材料的多種信息（如活化能，離子傳導(dǎo)率，相變信息，材料類別，材料報(bào)道時(shí)間和文獻(xiàn)來(lái)源等）?？刂茢?shù)據(jù)庫(kù)界面左邊的操作板可以將各種材料之間的信息可視化（如圖1所示），能夠更加清晰地反映材料結(jié)構(gòu)和性質(zhì)之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)庫(kù)主頁(yè)提供了使用說(shuō)明以及視頻演示，更多功能演示可以參考數(shù)據(jù)庫(kù)主頁(yè)（數(shù)據(jù)庫(kù)永久DOI：http://doi.org/10.50974/00137195；直接訪問URL: https://ssbed-ssbed-database-gui-ntj1tz.streamlit.app/）。

【數(shù)據(jù)挖掘】日本東北大李昊團(tuán)隊(duì)：電池固態(tài)電解質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建及應(yīng)用

圖1 數(shù)據(jù)庫(kù)界面

基于這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，作者進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘。圖2清晰地展示了固態(tài)電解質(zhì)研究隨時(shí)間逐年遞增，特別是近10年來(lái)，固態(tài)電解質(zhì)的研究受到越來(lái)越多的關(guān)注。同時(shí)，作者分析了在當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)中，一價(jià)和二價(jià)陽(yáng)離子在各種固態(tài)電解質(zhì)中的離子電導(dǎo)率分布。圖3展示了基于各種價(jià)態(tài)陽(yáng)離子設(shè)計(jì)的固態(tài)電解質(zhì)的傳導(dǎo)性能。所有固態(tài)電池的研究中，Li基固態(tài)電池的研究數(shù)量遠(yuǎn)多于其它金屬固態(tài)電解質(zhì)，其材料的log₁₀(σ)（σ為離子電導(dǎo)率）大都集中-4至-2 log₁₀(S/cm)。其次是Na基電池材料，這類材料的log₁₀(σ)主要分布在-3到-1 log₁₀(S/cm)。對(duì)于二價(jià)金屬離子，其在性能和數(shù)據(jù)總量上在整體上都明顯低于一價(jià)金屬離子。造成這個(gè)現(xiàn)象的可能原因是：相比于一價(jià)離子，二價(jià)離子和其抗衡離子間存在更強(qiáng)的庫(kù)倫引力，而這個(gè)庫(kù)倫引力會(huì)阻礙陽(yáng)離子的遷移。

圖2 數(shù)據(jù)庫(kù)報(bào)告材料數(shù)量統(tǒng)計(jì)（截至2023年5月）

圖3 基于DDSE數(shù)據(jù)庫(kù)總結(jié)的SSE材料的陽(yáng)離子電導(dǎo)率性能（單位：S/cm）。橫軸表示log₁₀(σ)，單位為log₁₀(S/cm)。相對(duì)數(shù)量（不帶單位）表示相應(yīng)范圍內(nèi)物質(zhì)的數(shù)量。

最后，作者對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組（一價(jià)陽(yáng)離子組、二價(jià)陽(yáng)離子組、所有材料），然后分別用機(jī)器學(xué)習(xí)去描述材料的離子電導(dǎo)率，并使用SHapley Additive exPlanations (SHAP)模塊對(duì)特征進(jìn)行了定量分析，結(jié)果如圖4所示。基于這三組數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)建模，作者將數(shù)據(jù)按照1：4拆分成測(cè)試集和訓(xùn)練集。從構(gòu)造的一系列特征中，通過Pearson方法和特征重要性評(píng)估，確定了最重要的八個(gè)特征去描述不同分組材料的離子電導(dǎo)率。通過十折交叉驗(yàn)證得到了很好R²（一價(jià)化合物，R²= 0.92；二價(jià)化合物，R²= 0.86；全部化合物，R²= 0.92）。對(duì)比SVR (support vector machine), RFR (random forest regression), 和GBR (gradient boosting regression)三種方法模型化目標(biāo)，結(jié)果表明GBR方法得到的結(jié)果最優(yōu)。文章中使用8個(gè)特征提高了計(jì)算速度，同時(shí)保證了模型的準(zhǔn)確性。

圖4 采用GBR算法進(jìn)行ML建模，并基于DDSE數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析。 (a, e, i) (a) 單價(jià)、(b) 二價(jià)和 (c) 數(shù)據(jù)庫(kù)中所有材料的模型訓(xùn)練集結(jié)果。(b、f、j)基于(b)單價(jià)、(b)二價(jià)和(c)數(shù)據(jù)庫(kù)中所有材料的測(cè)試集結(jié)果。(c, g, k) 基于 (c) 單價(jià)、(g)、二價(jià)和 (k) 所有材料的數(shù)據(jù)得出的特征重要性。（d，h，l）基于（d）單價(jià)，（h）二價(jià)和（l）所有數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)計(jì)算出特征的SHAP值（即對(duì)模型輸出的影響）

總結(jié)展望

通過數(shù)據(jù)挖掘，分析了固態(tài)電解質(zhì)的發(fā)展趨勢(shì)，討論了不同導(dǎo)電離子的性能差異，這些結(jié)果對(duì)開發(fā)新的高性能材料具有實(shí)際指導(dǎo)意義?；谶@個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)去預(yù)測(cè)離子的電導(dǎo)率可以獲得很好的R²值，表明使用數(shù)據(jù)庫(kù)去研究開發(fā)新的高性能材料是極具潛力的。另外該數(shù)據(jù)庫(kù)提供的數(shù)據(jù)比對(duì)功能，將會(huì)為實(shí)驗(yàn)上合成的新材料提供性能參考。在未來(lái)，隨著數(shù)據(jù)庫(kù)中收錄材料的增加，數(shù)據(jù)庫(kù)功能的更加完善。該數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)為新材料的設(shè)計(jì)和開發(fā)提供更多有用的信息。

文獻(xiàn)信息

F. Yang, E. C. D. Santos*, X. Jia, R. Sato, K. Kisu, H. Yusuke, S. Orimo, and H. Li*, “A Dynamic Database of Solid-State Electrolyte (DDSE) Picturing All-Solid-State Batteries”,?Nano Materials Science?(IF: 9.9),?2023.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S258996512300034X

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