机器学习揭示电池界面相如何提升锂离子传输

劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）用机器学习加速的大规模分子动力学模拟结合数据驱动分析，解析锂离子电池界面相动态演化的化学与结构。研究以氟化锂/碳酸锂体系为例，发现界面相内氟化锂与其他组分的混合为离子传输创造了通道，从而解释了富氟化锂界面相仍保持功能的原因，为界面相靶向设计提供策略。