Machine Learning Assisted Screening of MXene with Superior Anchoring Effect in Al–S Batteries

锚固 多硫化物 瓶颈 MXenes公司 电池(电) 电解质 计算机科学 材料科学 纳米技术 化学 工程类 嵌入式系统 结构工程 功率(物理) 物理 电极 物理化学 量子力学
作者
Souvik Manna,A. Das,Sandeep Das,Biswarup Pathak
出处
期刊:ACS materials letters [American Chemical Society]
卷期号:: 572-582
标识
DOI:10.1021/acsmaterialslett.3c01043
摘要

Dissolution of polysulfide intermediates into electrolytes has been a major bottleneck in the development of the Al–S battery. MXenes can be promising anchoring materials, even though finding the most suitable candidates from a vast search space in a short span of time is challenging. Herein, a combined density functional theory and machine learning (ML) approach has been implemented to predict suitable M1M2XT2-type MXene materials that can optimally anchor the polysulfide intermediates. By employing various ML algorithms, the trained XGBR model is found to exhibit remarkable precision in predicting the anchoring effect of MXenes. 42 promising candidates have been identified to show optimum anchoring across the Al–S intermediates. The F and O terminal groups are found to majorly exhibit the optimum anchoring effect toward the possible polysulfide intermediates. This work provides crucial insights into the development of next-generation Al–S batteries accelerated by the ML approach, contributing to the advancement of energy storage technologies.
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
Wong Ka Kui完成签到,获得积分10
刚刚
那些兔儿完成签到 ,获得积分0
刚刚
认真台灯完成签到 ,获得积分10
刚刚
刚刚
刚刚
孙文远发布了新的文献求助10
刚刚
某奈在看海完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
李蕤蕤完成签到,获得积分10
1秒前
共享精神应助小张采纳,获得10
1秒前
davidz发布了新的文献求助10
1秒前
梓然完成签到,获得积分10
2秒前
ding应助apt采纳,获得10
2秒前
KVBVB发布了新的文献求助30
3秒前
tu123完成签到,获得积分10
4秒前
多摩川的烟花少年完成签到,获得积分10
4秒前
坨坨发布了新的文献求助10
4秒前
彭桢发布了新的文献求助10
4秒前
BKEL发布了新的文献求助10
5秒前
温两两完成签到,获得积分10
5秒前
独特翠丝完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
慕青应助张有志采纳,获得10
6秒前
7秒前
7秒前
自觉馒头完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
9秒前
9秒前
黄婵发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
冉冉完成签到,获得积分20
10秒前
往往超可爱完成签到 ,获得积分10
11秒前
11秒前
Liu发布了新的文献求助10
11秒前
煜琪发布了新的文献求助10
12秒前
楠瓜发布了新的文献求助10
12秒前
JJy完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
杨文志发布了新的文献求助10
13秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
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 3969033
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513900
关于积分的说明 11170818
捐赠科研通 3249256
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794708
邀请新用户注册赠送积分活动 875326
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804759