机器学习助力探究碳基负极中的钠离子运动行为
摘要:储钠机制的复杂性已成为限制高性能碳基负极材料在商业化钠离子电池中应用的关键因素。钠离子电池中硬碳负极的储钠机制多尺度耦合且表征困难,机器学习可跨越实验-表征-模拟的边界,快速解析多参数的非线性关联与关键结构性能因子,弥补理论计算在时间与空间尺度及样本量上的局限,并实现对容量平台、扩散动力学与循环稳定性的预测。本文在梳理硬碳储钠机理的基础上,凝练机器学习的核心策略与代表性应用,为高比容量、长寿命碳基负极的可解释与数据驱动设计提供新思路与技术支撑,重点介绍了机器学习在该领域中的核心策略,并总结了其在探索碱金属离子行为方面的典型应用,旨在为未来碳基负极材料的设计与优化提供理论参考与技术指导。
