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ACS AMI: 機(jī)器學(xué)習(xí)輔助研究電極/電解質(zhì)力學(xué)性能在鋰枝晶生長(zhǎng)中的作用

鋰電池中的Li枝晶生長(zhǎng)引起了嚴(yán)重的安全問(wèn)題并嚴(yán)重限制了可充電鋰電池的發(fā)展，用具有高機(jī)械強(qiáng)度和剛度的固體電解質(zhì)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的液體電解質(zhì)已成為抑制鋰枝晶生長(zhǎng)的潛在方法。然而，對(duì)于金屬電極和固體電解質(zhì)的力學(xué)性能在鋰枝晶生長(zhǎng)中的作用仍缺乏準(zhǔn)確的認(rèn)識(shí)。

在此，美國(guó)德克薩斯大學(xué)阿靈頓分校Ye Cao等人開(kāi)發(fā)了一種與彈塑性變形模型相結(jié)合的相場(chǎng)模型來(lái)模擬固態(tài)鋰金屬電池系統(tǒng)中的電沉積過(guò)程，并系統(tǒng)研究了鋰金屬和固體電解質(zhì)的彈性和塑性力學(xué)性能對(duì)鋰枝晶生長(zhǎng)的影響?；诖耍髡咦罱K選擇了鋰枝晶形態(tài)的兩個(gè)特征，即主枝的長(zhǎng)度和側(cè)生的面積比，并通過(guò)參數(shù)化上述關(guān)鍵力學(xué)性能來(lái)進(jìn)行高通量相場(chǎng)模擬創(chuàng)建力學(xué)性能-枝晶形態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)。

研究表明，具有高彈性模量和初始屈服強(qiáng)度的電解質(zhì)可有效抑制鋰枝晶的生長(zhǎng)。這是因?yàn)楦叱跏记?qiáng)度可幫助電解質(zhì)承受由較高彈性模量引起的較高偏應(yīng)力，最終抑制鋰枝晶的生長(zhǎng)。此外，增加金屬電極的初始屈服強(qiáng)度也可能導(dǎo)致更高彈性模量和更低初始屈服強(qiáng)度的固體電解質(zhì)中的枝晶抑制。

圖1. 高通量相場(chǎng)模擬結(jié)果

基于上述高通量計(jì)算結(jié)果，作者進(jìn)一步開(kāi)發(fā)了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型（SISSO）來(lái)探索力學(xué)性能（彈性模量和初始屈服強(qiáng)度）與枝晶形態(tài)（長(zhǎng)度和面積比）之間的相關(guān)性。作者收集了來(lái)自初始4個(gè)特征的不同組合的總共2337個(gè)相場(chǎng)模擬結(jié)果以生成高通量數(shù)據(jù)庫(kù)，這些數(shù)據(jù)集在隨機(jī)洗牌后以8:2的比例分為訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集。其中共有1870個(gè)仿真結(jié)果用于訓(xùn)練SISSO模型并獲得相應(yīng)的解析方程，而其余467個(gè)仿真結(jié)果僅用于測(cè)試和評(píng)估訓(xùn)練后的SISSO模型。

結(jié)果表明，該ML模型可對(duì)枝晶形態(tài)進(jìn)行良好的預(yù)測(cè)，大多數(shù)預(yù)測(cè)誤差在±20%的范圍內(nèi)。因此，在可接受的預(yù)測(cè)精度犧牲的情況下，SISSO模型能夠生成力學(xué)性能與枝晶生長(zhǎng)之間的直接聯(lián)系，同時(shí)為其他金屬負(fù)極電池的設(shè)計(jì)提供了指導(dǎo)。

圖2. SISSO模型的預(yù)測(cè)值與相場(chǎng)模擬真實(shí)值的比較

Phase-Field Simulation and Machine Learning Study of the Effects of Elastic and Plastic Properties of Electrodes and Solid Polymer Electrolytes on the Suppression of Li Dendrite Growth, ACS Applied Materials & Interfaces 2022. DOI: 10.1021/acsami.2c03000

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