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通过机器学习分子动力学模拟提高Li3PS4玻璃结晶的离子电导率

计算材料学 2025-03-29 08:00
文章摘要
本文通过机器学习分子动力学模拟研究了Li3PS4玻璃的结晶过程及其对离子电导率的影响。研究背景是固态电池的发展需要深入理解固体电解质中的离子导电机制,玻璃陶瓷因其优异的离子导电性备受关注。研究目的是揭示结晶度提高如何降低锂离子的扩散能垒,并分析导电路径。实验结果表明,随着结晶度的增加,锂离子的扩散能垒降低,离子导电性增强,且锂离子的位移主要发生在析出的晶体部分,强调了渗透导电机制的重要性。结论指出,这些发现为未来固态电池中玻璃陶瓷材料的应用提供了重要的理论基础,但具体微观机制仍需进一步研究。
通过机器学习分子动力学模拟提高Li3PS4玻璃结晶的离子电导率
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DOI: 10.1021/biv064i008_192362610.1021/biv064i008_1923626 Pub Date : 2025-04-15
IF 2.9 3区 生物学 Q3
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