硅酸盐离子导电性离子导电聚合物膜的贝叶斯稀疏建模可解释预测
软凝聚态物质
2025-05-27 v1 应用统计
机器学习
摘要
阴离子导电聚合物膜因其作为碱性燃料电池和电解质电池的固态电解质而受到广泛关注。其氢氧根离子导电性取决于如季铵基团的类型和分布，以及水疏性和疏水域的结构和连通性。在 particular，水疏性域的大小和连通性显著影响氢氧根离子的迁移率；然而，这一关系长期以来主要是定性的。本研究基于聚合物组成计算水疏性单元和疏水单元的关键组成元素数量，并通过使用贝叶斯稀疏建模来探讨其与氢氧根离子导电性之间的关系。结果表明，我们成功地识别了由组成导出的特征，这些特征对于准确预测氢氧根离子导电性起到了关键作用。
引用
@article{arxiv.2505.19044,
title = {Bayesian sparse modeling for interpretable prediction of hydroxide ion conductivity in anion-conductive polymer membranes},
author = {Ryo Murakami and Kenji Miyatake and Ahmed Mohamed Ahmed Mahmoud and Hideki Yoshikawa and Kenji Nagata},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.19044},
year = {2025}
}