OBELiX：面向锂固态电解体的晶体结构与实验测量离子导电性精选数据集

固态电解体电池预计将在不久的将来取代液态电解体锂离子电池，原因在于其更高的理论能量密度和改进的安全性。然而，目前由于其较低的有效离子导电性（主导电荷和电荷释放速率的数量），其采纳仍受到阻碍。使用常规理论计算和实验验证来识别高度离子导电材料既耗时又昂贵。尽管机器学习有望加快这一过程，但相关的离子导电性和结构数据稀缺。本文提出了 OBELiX，一个包含约600种合成固态电解体材料及其来自文献的实验测量室温离子导电性的数据库，由领域专家精选。每个材料由其测量的组成、空间群和晶格参数描述。为约320种结构提供了完整的晶体描述，形式为晶体学信息文件（CIF），其中包含原子位置。我们讨论了数据集的各种统计信息和特征，并提供了 carefully 设计的训练和测试划分，以避免数据泄漏。最后，对七个现有机器学习模型在预测离子导电性任务上的表现进行基准测试并讨论其性能。本工作旨在促进机器学习在固态电解体材料发现中的应用。