重磅调研报告 | 浙江省能源电力数字化转型成果和协同创新生态研究（一）

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与目前商用的基于有机电解液的锂离子电池（LIBs）相比，调研全固态锂电池（ASSLBs）因具有更高的能量密度与安全性，调研有望突破现有液态电解质LIBs的发展瓶颈。【引言】安全性是电动汽车、报告下一代便携式电子设备以及大规模储能器件的关键要求之一。

此外，源电一些新的策略（例如引入催化位点以促进多硫化物转化）也可以有效地改善ASSLBs的性能。图九、力数构筑人造SEI膜抑制锂枝晶生长（a）原位LiH2PO4保护层的合成原理图和LiCoO2/LGPS/LiH2PO4-Li结构的示意图。对于理想的硫化物电解质，成果除了优异的离子传导性以外，还需具备低电子电导性，后者对于抑制ASSLBs中枝晶的形成起着关键的作用。

近日，和协美国马里兰大学王春生教授中科院宁波材料所姚霞银研究员（共同通讯作者）全面总结了硫化物固态电解质的种类及其制备方法，和协重点介绍了固体电解质用于ASSLBs所需的关键材料参数（电导率，电化学窗口，空气稳定性）和界面特性（电极的化学和电化学稳定性），并总结了解决这些问题现有的有效方法，并就基于硫化物的ASSLBs的未来发展，提出了观点与建议。尽管它们与硫化物电解质具有良好的相容性，同创态研但电化学循环过程中产生的不可避免的应力/应变也可能导致严重的界面问题。

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然而，重磅浙江字化转型在早期固态电解质的发展过程中，由于离子电导率相对较低，ASSLBs在与有机电解液LIBs的竞争中并不具有任何优势。目前，调研机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

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图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，力数来研究超导体的临界温度。因此，成果复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。