博士生一作！厦门大学「国家杰青」程俊Nature子刊 | 电解液性质预测与微观机理研究取得重要进展！

背景：锂离子电池的性能很大程度上取决于电解液的性质，但传统模拟方法在精度和计算成本方面存在局限。研究目的：构建覆盖广泛化学空间的通用机器学习势函数，以高效预测电解液性质并探究微观机理。结论：成功开发了具有从头算精度且能进行长时模拟的通用机器学习势函数，系统预测了多种电解液性质并与实验数据吻合，通过配位动力学分析提出以配位寿命作为溶剂化强度的定量指标，揭示了微观结构与宏观性能的联系，为高性能电解液设计提供了理论指导。