国防科技大学郑春满、孙巍巍 “IF=39.0” 顶刊：反应性描述符+人工智能破解锂硫电池“活性密码”
计算材料学
2025-09-06 07:58
文章摘要
背景：锂硫电池因其超高理论能量密度和成本优势被视为下一代储能技术，但面临多硫化锂穿梭效应和硫还原反应动力学缓慢的挑战。研究目的：通过反应性描述符与人工智能相结合，系统解析催化机制，实现催化剂从经验试错到理性设计的转变。结论：建立了电子、结构、能量及多元描述符体系，结合机器学习可精准筛选高活性催化剂，为锂硫电池发展提供新范式。
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