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锂硫电池中硫氧化还原动力学的反应性描述符：从机械洞察到机器学习驱动的催化剂设计

计算材料学 2025-09-08 11:19
文章摘要
背景：锂硫电池因其高能量密度和低成本被视为下一代电池体系，但面临硫还原反应动力学缓慢和多硫化物穿梭效应等挑战。研究目的：通过反应活性描述符（如电子、结构、能量描述符）和机器学习方法，系统理解反应机制并设计高效催化剂，以加速硫还原动力学和抑制穿梭效应。结论：文章总结了描述符理论在催化剂设计中的应用进展，指出未来需开发多维描述符和人工智能驱动方法，以突破现有缩放关系并推动锂硫电池商业化。
锂硫电池中硫氧化还原动力学的反应性描述符：从机械洞察到机器学习驱动的催化剂设计
查看文献： Reactivity descriptors for sulfur redox kinetics in lithium–sulfur batteries: from mechanistic insights to machine learning driven catalyst design
查看期刊： Chemical Society Reviews
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