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了解循環放電容量的主要摻雜特性對于設計和發現用于鋰離子電池的新型摻雜鋰鎳鈷錳（NCM）氧化物正極至關重要。

英國倫敦大學學院Kwang-Leong Choy、Tengyao Wang等人應用六種機器學習回歸算法研究了168種不同摻雜NCM體系（NCM-333、NCM-523、NCM-622 和 NCM-811）的結構、元素特征與其各自的初始放電容量（IC）和第50次循環放電容量（EC）的相關性。

首先，皮爾遜相關系數研究表明鋰含量比率與兩個放電容量高度相關。在所有六種回歸算法中，梯度推進模型對IC和EC的預測能力最好，在保持測試集上計算的均方根誤差分別為16.66 mAh g^–1和18.59 mAh g^–1。

圖1 數據收集過程概述

此外，基于博弈論的變量重要性分析表明，具有較高鋰含量、較小摻雜劑含量和較低電負性原子作為摻雜劑的摻雜NCM材料更有可能具有更高的IC和EC。

這些研究證明了應用尖端機器學習技術精確捕獲摻雜NCM系統的復雜結構-性能關系的潛力，并且該模型可作為具有更優異電化學放電性能的新型摻雜NCM結構的快速篩選工具。

圖2 皮爾遜系數相關性研究

Machine-Learning Approach for Predicting the Discharging Capacities of Doped Lithium Nickel–Cobalt–Manganese Cathode Materials in Li-Ion Batteries. ACS Central Science 2021. DOI: 10.1021/acscentsci.1c00611

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ACS Cent. Sci.：機器學習方法預測摻雜鋰鎳鈷錳正極材料的放電容量

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