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硫代磷酸鋰因其高離子電導率和室溫可加工性可用于全固態鋰離子電池。然而，由于硫代磷酸鹽電解質和氧化物電極之間的界面反應，電池倍率性能仍然受到阻抗增加的影響。最近，使用機器學習（ML）來加速可充電電池的發展開始受到關注。

在此，美國約翰霍普金斯大學Tim Mueller等人提出了一種雙層涂層設計，包括與硫代磷酸鹽電解質相鄰的硫化物基涂層，以及對NCM正極穩定的涂層。為了保持ML潛力的準確性并最大限度地降低生成訓練數據的成本，作者采用分子動力學模擬與動態機器學習 (LOTF-MD) 相結合的方法，基于高通量熱力學穩定性篩選和LOTF-MD，作者確定了幾種硫化物+鹵化物對，它們在界面穩定性和離子電導率方面可能優于已知的涂層材料。

圖1. 高通量篩選含鋰化合物以確定候選涂層的工作流程

作者建議采用由硫化物+鹵化物涂層、硫代磷酸鹽電解質和NCM正極組成的半電池結構，其通過所有組件的擴散總活化能小于0.5 eV，所有界面處每個原子的化學反應性不小于-30 meV。這種電池設計可以保持最先進的電解質和正極的高倍率能力和容量，同時防止界面降解。

此外，隨著幾種與硫代磷酸鹽電解質相媲美的優異離子導體的發現，通過基于硫化物或鹵化物的超離子導體代替硫代磷酸鹽電解質可以簡化電池結構。

圖2. ?LOTF-MD計算候選圖層的擴散系數

圖3. 兩類候選涂層材料關于磷氧化的電化學穩定性窗口

Computational design of double-layer cathode coatings in all-solid-state batteries, Journal of Materials Chemistry A 2021. DOI: 10.1039/D1TA04987A

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約翰霍普金斯大學JMCA：全固態電池雙層正極涂層的計算設計

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