Machine learning prediction of perovskite sensors for monitoring the gas in lithium-ion battery

电池(电) 锂离子电池 计算机科学 工作(物理) 从头算 正确性 材料科学 锂(药物) 机器学习 算法 化学 热力学 物理 内分泌学 功率(物理) 有机化学 医学
作者
Dunan Hu,Zi‐Jiang Yang,Sheng Huang
出处
期刊:Sensors and Actuators A-physical [Elsevier BV]
卷期号:369: 115162-115162 被引量:6
标识
DOI:10.1016/j.sna.2024.115162
摘要

Room-temperature gas-sensitive materials are urgently needed for lithium-ion battery monitoring to ensure the safety of battery. In this work, we proposed a strategy for predicting gas-sensitive materials to sense gas in lithium-ion batteries by the combination of machine learning and ab initio calculations. Copper acetylacetonate functionalized perovskite CsPbBr3, an excellent room-temperature gas-sensitive material, was chosen as an example to demonstrate the correctness and extensibility of the strategy. It is found that the variation of adsorption characteristic parameters of different gases determines the uniqueness of the electrical response behavior by calculations. However, it is difficult to obtain the correlation between characteristic data and gas-sensitive performance directly. Therefore, using machine learning, combining multiple features with algorithmic voting classifiers can achieve a prediction accuracy of 85.71%. The results show that the features of adsorption energy, band structure and state of density play a major role in the prediction, making a great influence on carrier transport and further affecting the gas-sensitive performance. This work provides a theoretical framework and a new perspective for the follow-up work.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ZR关闭了ZR文献求助
1秒前
卖萌的秋田完成签到,获得积分10
1秒前
热情铭完成签到 ,获得积分10
2秒前
完美麦片完成签到,获得积分10
7秒前
lll完成签到,获得积分10
8秒前
务实鞅完成签到 ,获得积分10
9秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
14秒前
mawenyu完成签到,获得积分10
15秒前
17完成签到,获得积分20
15秒前
高大的水壶完成签到,获得积分10
16秒前
英俊的铭应助wellyou采纳,获得10
18秒前
风中的向卉完成签到 ,获得积分10
21秒前
Mp4完成签到 ,获得积分10
21秒前
凌兰完成签到 ,获得积分10
21秒前
plain完成签到,获得积分10
22秒前
陌上花开完成签到,获得积分10
23秒前
24秒前
fg2477完成签到,获得积分10
25秒前
忙碌的数学人完成签到,获得积分10
25秒前
情怀应助Engen采纳,获得10
25秒前
HJJHJH完成签到,获得积分10
27秒前
Bob发布了新的文献求助10
28秒前
29秒前
30秒前
HJJHJH发布了新的文献求助50
31秒前
JW完成签到,获得积分10
31秒前
wanci应助张参采纳,获得10
32秒前
谦让的西装完成签到 ,获得积分10
33秒前
李演员完成签到,获得积分10
34秒前
fei菲飞完成签到,获得积分10
34秒前
36秒前
Zhaowx完成签到,获得积分10
36秒前
Theprisoners完成签到,获得积分0
36秒前
木子发布了新的文献求助30
36秒前
36秒前
下课了吧完成签到,获得积分10
37秒前
丘比特应助xialuoke采纳,获得10
38秒前
zgt01发布了新的文献求助10
40秒前
linfordlu完成签到,获得积分0
40秒前
清浅发布了新的文献求助10
41秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038235
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575992
关于积分的说明 11374009
捐赠科研通 3305760
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819276
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022