廣東
導讀
近日，太原理工大學化學與化工學院、省部共建煤基能源清潔高效利用國家重點實驗室左志軍課題組在能源轉換與存儲領域取得重要研究進展。在著名學術期刊《Energy & Environmental Science》上發表題為“Data?driven Design of Advanced Magnesium?Battery Electrolyte via Dynamic Solvation Models”的研究論文。論文通訊署名第一單位為太原理工大學，通訊作者為太原理工大學左志軍教授和上海交通大學楊曉偉教授、趙婉玉博士后，論文第一作者為2022級博士生李瑞敏。研究工作獲得國家自然科學基金和山西省科技創新團隊專項的資助。
團隊通過構建動態溶劑化模型（Dynamic Solvation Model），融合離子在組成、配位、遷移過程中的多階段信息，利用機器學習（ML）揭示可充鎂電池（RMBs）中性能優異的溶劑結構特征：最優溶劑化結構表現為2/3/4配體配位數及5原子配位結構，利于離子去溶劑化和穩定SEI形成。基于該模型，構建了智能電解液篩選體系，成功預測并實驗驗證出一系列具有低過電位、長循環壽命的新型鎂電解質體系。研究表明：通過動態溶劑簇演化與電化學性能的深度關聯，人工智能在高性能電解質設計中展現出前所未有的潛力，為多價金屬電池的材料開發提供了重要理論支撐與實踐路徑。
論文鏈接：https://doi.org/10.1039/D5EE01304F
來源：太原理工大學
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