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孟颖/张明浩EnSM: 人工CEI界面提高无钴尖晶石正极的高压稳定性
尖晶石正极LiNi0.5Mn1.5O4(LNMO)因其高工作电压和不含昂贵的钴元素而引起了广泛的研究兴趣。然而,具有高质量负载(面积容量> 3 mAh/cm2)的LNMO正极…
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潘锋/张明建AEM: 阴阳离子双梯度表面设计稳定4.6 V高压钴酸锂正极!
目前,LiCoO2(LCO)是最成功的商用锂离子电池正极材料。将LCO循环至高达4.5 V甚至4.6 V的高电位可以显著提高容量,但由于高度氧化的Co4+和O–物种与有…
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他,学科首席教授,半个月5篇顶刊!
2022年4月18日以来,武汉理工大学麦立强教授团队与其他老师合作半个月左右连续发表5篇顶刊,包括AM、ACS Energy Lett.、Nano Energy、ACS Nano、…
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陶善文教授EES: 水系可充电电池电解液的发展史和新概念
在电池系统中,与有机液体、聚合物、无机固态和离子液体电解质相比,水系电解质在离子电导率、界面润湿性、安全性和环境友好性方面具有优势。然而,其狭窄的电化学稳定窗口、电极溶解/副反应和…
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港理工张标AEM: 弹性体-藻酸盐界面实现创纪录累积面容量的锌负极!
锌的自发腐蚀和不受控制的枝晶积累会迅速降低锌金属电池的性能,研究人员已经提出了人工界面的方法来稳定锌金属负极。然而,大多数界面对离子转移是有害的,并且对锌电镀/剥离过程中的空间变化…
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三星Science子刊:基于无碳正极和水蒸气添加剂的固态锂氧电池
尽管固态锂氧(Li-O2)电池具有高能量密度的潜力,但其容量低且循环寿命有限,实际上阻碍了其正极的开发。 在此,韩国三星电子公司Sang Bok Ma等人首次报道了一种有效的策略,…
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机器学习顶刊汇总:InfoMat、JACS、Acta Mater.、Chem. Sci.、Nanoscale等成果
1. 华科徐明教授InfoMat: 机器学习揭示硫属化物玻璃中间隙态的结构起源 3D半导体集成技术的最新发展需要一个关键部件,即双向阈值开关(OTS)选择器来抑制高密度存储芯片中的…
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李先锋/张长昆Chem. Sci.: 液流电池领域应用机器学习的机遇与挑战
随着现代计算机计算能力的提高、数学算法的快速发展及材料数据库的不断建立,人工智能(AI)在化学领域展现出巨大的潜力。机器学习(ML)作为AI最重要的分支之一,在加速液流电池(FBs…
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机器学习顶刊汇总:Nat. Mach. Intell.、EEM、npj Comput. Mater.、ACS AMI等
1. 橡树岭实验室Nat. Mach. Intell.: 主动学习用于发现铁电材料结构-性能关系 铁电材料中结构和拓扑缺陷的新兴涌现功能支撑了其从畴壁电子到高介电和机电响应的极其广…
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侴术雷/乔芸Small Methods:无需添加剂,FEC基电解液实现4.7V高压钠电池!
高能量密度和长期循环稳定性是钠电池大规模商业化的关键因素。在这方面,可以在高压下工作的正极材料由于其高能量密度而引起了极大的兴趣。然而,传统的电解液由于其有限的氧化稳定性而不能用于…