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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.
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