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清华大学Nature Energy：机器学习设计的高温高储能聚合物复合电容器

材料人 2025-09-13 09:39
文章摘要
背景：聚合物电介质是薄膜电容器的核心储能材料，在新能源领域应用广泛，但其高温性能受限于击穿场强。研究目的：通过机器学习方法设计兼具宽带隙和高电子亲和能的有机分子填料，提升复合电介质的高温储能性能。结论：成功开发出新型复合电介质，在250°C下实现5.1 J cm-3的高能量密度，并完成千米级薄膜的工业化制备，突破了高温聚合物电介质的应用瓶颈。
清华大学Nature Energy：机器学习设计的高温高储能聚合物复合电容器
查看文献： High-temperature polymer composite capacitors with high energy density designed via machine learning
查看期刊： Nature Energy
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