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武漢理工大學90后博導,聯(lián)手「院士」團隊,最新Nature子刊!

武漢理工大學90后博導,聯(lián)手「院士」團隊,最新Nature子刊!
第一作者沈忠慧,Wei Li
通訊作者沈忠慧,南策文
通訊單位武漢理工大學,清華大學
武漢理工大學90后博導,聯(lián)手「院士」團隊,最新Nature子刊!
沈忠慧,武漢理工大學材料科學與工程國際化示范學院特聘研究員、特設教授。主要研究方向:1. 介電、鐵電、壓電材料的多尺度模擬;2.“數(shù)據(jù)+機器學習”驅動的功能材料智能研發(fā)。獎勵情況:2022年,高儲能納米復合電介質的結構設計與可控制備,教育部自然科學獎,一等獎;2020年,湖北省青年人才計劃;2019年,中國科協(xié)青年人才托舉工程。(信息來源:http://smse.whut.edu.cn/yjspy/dsdw/202403/t20240315_986913.shtml)
武漢理工大學90后博導,聯(lián)手「院士」團隊,最新Nature子刊!
南策文,中國科學院院士,發(fā)展中國家科學院院士,材料科學專家,清華大學材料學院教授?,F(xiàn)任清華大學材料科學與工程研究院院長,兼任國際陶瓷聯(lián)盟(ICF)理事長、中國硅酸鹽學會副理事長等。研究領域:多鐵性材料與器件、有機-無機復合功能材料、鋰電池用鋰離子固態(tài)電解質及正極材料、過渡金屬氧化物、材料顯微結構-性能關聯(lián)計算及預測。(信息來源:https://www.mse.tsinghua.edu.cn/info/1023/1039.htm?urltype=tree.TreeTempUrl&wbtreeid=1121)
論文速覽
介電電容器以高功率密度為先進電子設備提供了巨大的潛力,但它們的能量密度仍需要進一步提高。高熵策略已成為提高能量存儲性能的有效方法,但在高維組成空間內發(fā)現(xiàn)新的高熵系統(tǒng),對于傳統(tǒng)的試錯實驗來說面臨艱巨挑戰(zhàn)。
本研究基于相場模擬和有限的實驗數(shù)據(jù),提出了生成學習方法,以加速在超過1011種組合的無限探索空間中發(fā)現(xiàn)高熵電介質。
通過編碼-解碼潛在空間規(guī)律性以促進數(shù)據(jù)采樣和前向推理,采用逆向設計通過排名策略篩選出最有希望的組合。僅通過5組有針對性的實驗,研究者們獲得了基于Bi(Mg0.5Ti0.5)O3的高熵電介質薄膜,其能量密度顯著提高至156 J cm-3,比原始薄膜提高了8倍以上。
本工作為設計高熵電介質提供了有效且創(chuàng)新的途徑,極大減少了實驗周期,并且也可以擴展到加速設計其他具有所需屬性的多組分材料系統(tǒng)。
圖文導讀
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圖1:相場模擬研究構型熵(Sconfig)對能量存儲性能的影響。
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圖2:高熵設計的生成學習框架概覽。
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圖3:BMT和C-n薄膜的相結構和電性能分析
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圖4:C-n薄膜的能量存儲性能和循環(huán)穩(wěn)定性評估。
總結展望
本研究有效地在有限的實驗數(shù)據(jù)基礎上,通過生成學習框架,快速發(fā)現(xiàn)了具有高能量存儲性能的高熵電介質材料。通過僅5組針對性實驗,研究者們獲得了顯著提高能量密度的高熵電介質薄膜,其能量密度達到156 J cm-3,比原始BMT薄膜提高了8倍以上。
此外,高熵薄膜還展現(xiàn)出優(yōu)異的疲勞特性以及溫度和頻率穩(wěn)定性,顯示出在能量存儲電容器中應用的巨大潛力。該方法不僅顯著減少了整體實驗周期時間,而且為設計具有復雜組分的材料系統(tǒng)開辟了新途徑。
文獻信息
標題:Generative learning facilitated discovery of high-entropy ceramic dielectrics for capacitive energy storage
期刊:Nature Communications
DOI:10.1038/s41467-024-49170-8

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