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机器学习势揭示反钙钛矿电解质晶界非晶度与离子输运火山关系
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事件综述
2026年10月24日，Advanced Materials 发表研究，采用主动学习的机器学习原子间势（MLIP）驱动分子动力学模拟，考察氧卤化物反钙钛矿固态电解质的晶界结构与离子输运。研究发现晶界非晶度与离子输运之间存在火山关系：Cl 富集的晶界过于有序，Br 富集则无序过度并阻碍迁移，而中间 Cl⁻/Br⁻ 比例的适度非晶晶界使 Li 离子输运最大化。作者据此提出通过选择性卤素调控设计阴离子工程晶界，并将受控阴离子偏析作为降低界面电阻的策略。目前进展停留在该模拟与设计策略的提出阶段。
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最新进展10月24日 11:30
研究用机器学习势模拟发现，适度非晶的中间 Cl⁻/Br⁻ 比例晶界使锂离子输运最大化。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月24日
- Advanced Materials精选机器学习势揭示反钙钛矿固态电解质晶界非晶度与离子输运的火山关系
研究用主动学习的机器学习原子间势（MLIP）驱动分子动力学模拟，在氧卤化物反钙钛矿固态电解质中发现晶界非晶度与离子输运之间存在火山关系。Cl 富集的晶界过于有序，Br 富集则无序过度并阻碍迁移，中间 Cl⁻/Br⁻ 比例的适度非晶晶界使 Li 离子输运最大化。作者据此通过选择性卤素调控设计阴离子工程晶界，提出受控阴离子偏析作为降低界面电阻的策略。
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