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了解循環(huán)放電容量的主要摻雜特性對于設計和發(fā)現(xiàn)用于鋰離子電池的新型摻雜鋰鎳鈷錳（NCM）氧化物正極至關(guān)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(jié)構(gòu)、元素特征與其各自的初始放電容量（IC）和第50次循環(huán)放電容量（EC）的相關(guān)性。

首先，皮爾遜相關(guān)系數(shù)研究表明鋰含量比率與兩個放電容量高度相關(guān)。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(shù)據(jù)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(shù)精確捕獲摻雜NCM系統(tǒng)的復雜結(jié)構(gòu)-性能關(guān)系的潛力，并且該模型可作為具有更優(yōu)異電化學放電性能的新型摻雜NCM結(jié)構(gòu)的快速篩選工具。

圖2 皮爾遜系數(shù)相關(guān)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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