电解质水合能作为离子特异性电容的通用描述符：可解释机器学习的观点

本文通过可解释机器学习方法系统研究了二维材料超级电容器的离子特异性电容机制。研究背景聚焦于电化学储能技术发展需求，特别是超级电容器性能优化面临的挑战。研究目的在于揭示电解质水合能作为通用描述符的关键作用，突破传统以离子尺寸为主导的认知局限。通过建立MoS2模型体系，结合XGBoost和随机森林算法，发现阴离子尺寸和层间距是最重要特征，而电解液水合能对电容具有决定性影响。结论证实低水合能离子能促进电荷传输，该规律在WS2、MoSe2和WSe2等材料中具有普适性，为超级电容器及电池等体系的电解质设计提供了统一框架。