基于机器学习的非均相三元 Li3PO4-Li3BO3-Li2SO4 混合物锂离子电导率组成优化
材料科学
2019-12-02 v1
摘要
混合非均相锂离子导电材料是使锂离子电导率超过母体材料电导率的潜在途径之一。然而，由于用传统方法覆盖母体材料庞大可能组成是一项艰巨任务，此类混合物的开发一直未取得显著进展。在此，我们引入一种基于机器学习的方法，以优化三元 Li3PO4-Li3BO3-Li2SO4 混合物的组成比例，从而提升其锂离子电导率。根据我们的结果，该三元混合物体系的最佳组成为 25:14:61（Li3PO4:Li3BO3:Li2SO4，摩尔百分比），其在 300 °C 下测得的锂离子电导率为 4.9 x 10E-4 S/cm。我们的 X 射线结构分析表明，混合体系中锂离子电导率的增强得益于两相或多相共存。尽管增强锂离子电导率的机制并不简单，我们的结果证明了机器学习在材料开发中的有效性。
引用
@article{arxiv.1911.12576,
title = {Optimization of heterogeneous ternary Li3PO4-Li3BO3-Li2SO4 mixture for Li-ion conductivity by machine learning},
author = {Kenji Homma and Yu Liu and Masato Sumita and Ryo Tamura and Naoki Fushimi and Junichi Iwata and Koji Tsuda and Chioko Kaneta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.12576},
year = {2019}
}
备注
12 pages, 7 Figures, 3 Tables