北理工 穆道斌EEM：基于机器学习从头设计高比能锂离子电池正极材料

本文介绍了北京理工大学穆道斌教授团队在Energy & Environmental Materials上发表的研究成果，提出了一种基于机器学习的高镍正极前驱体从头设计范式。研究背景指出，锂离子电池在电动汽车和大规模储能等领域有广泛应用需求，而高镍三元正极材料因其成本低、寿命长等特点备受关注。研究目的是通过机器学习模型优化共沉淀工艺条件，实现前驱体的可控设计合成，从而缩短实验周期并降低成本。研究结论表明，通过该设计范式获得的小粒径NCM811正极材料具有优异的放电容量和循环稳定性，为开发高性能锂离子电池正极材料提供了新思路。