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High-throughput assessment of two-dimensional electrode materials for energy storage devices

吞吐量 计算机科学 材料科学 储能 电极 离子 最大值和最小值 化学空间 超级电容器 电解质 纳米技术 电化学 化学 物理 电信 数学分析 功率(物理) 生物化学 数学 有机化学 物理化学 量子力学 无线 药物发现
作者
Arnab Kabiraj,Santanu Mahapatra
出处
期刊:Cell reports physical science [Elsevier]
卷期号:3 (1): 100718-100718 被引量:19
标识
DOI:10.1016/j.xcrp.2021.100718
摘要

The ultra-large surface-to-mass ratio of two-dimensional (2D) materials has made them an ideal choice for electrodes of compact lithium (Li)-ion batteries and supercapacitors; however, only a small fraction of the massive 2D material space has been investigated for such applications. Here, combining explicit-ion and implicit-solvent formalisms, we develop an automated, first-principles-based, high-throughput computational framework to assess thousands of such materials. We define four descriptors to map �computationally soft� single-Li-ion adsorption to �computationally hard� multiple-Li-ion-adsorbed configuration located at global minima for insight finding and rapid screening. Leveraging this large dataset, we also develop crystal-graph-based machine learning models for the accelerated discovery of potential candidates. A reactivity test with commercial electrolytes is further performed for wet experiments. Our holistic approach, which predicts both Li-ion storage and supercapacitive properties and hence identifies various important electrode materials that are common to both devices, may pave the way for next-generation energy storage systems. © 2021 The Author(s)
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