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開發(fā)能夠承受高溫強電場的耐熱介電聚合物對于電氣化至關重要。然而，平衡熱穩(wěn)定性和電絕緣性非常具有挑戰(zhàn)性，因為這些性質通常呈反比關系。傳統(tǒng)的直覺驅動的聚合物設計方法會導致緩慢的發(fā)現(xiàn)循環(huán)，從而限制了突破。

2024年12月5日，勞倫斯伯克利國家實驗室劉毅研究員、威斯康星大學麥迪遜分校李穎教授、美國斯克利普斯研究所K. Barry Sharpless教授在國際頂級期刊Nature Energy發(fā)表題為《Machine learning-accelerated discovery of heat-resistant polysulfates for electrostatic energy storage》的研究論文，He Li、Hongbo Zheng、Tianle Yue、Zongliang Xie為論文共同第一作者，劉毅研究員、李穎教授、K. Barry Sharpless教授為論文共同通訊作者。

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劉毅，勞倫斯伯克利國家實驗室研究員。1997年、2000年本碩畢業(yè)于復旦大學，碩士期間的導師為Prof. Quanrui Wang；2004年博士畢業(yè)于加州大學洛杉磯分校，師從J. Fraser Stoddart教授；隨后留校從事博士后研究，導師為J. Fraser Stoddart教授；2005-2006年在斯克利普斯研究所繼續(xù)接受博士后訓練，師從K. Barry Sharpless教授（2001年、2022年獲得諾貝爾化學獎）。2006年加入勞倫斯伯克利國家實驗室。

劉毅研究員課題組致力于通過設計、合成和設計分子和聚合物成分來開發(fā)納米結構材料，包括1）用于有機電子學的新型有機半導體的設計和合成，以及對相關電子過程的基本理解；2）具有受控結構和工程功能的多孔2D和3D框架的自組裝；3）有機-無機異質材料框架作為下一代光電材料。

李穎，威斯康星大學麥迪遜分校教授。2015年博士畢業(yè)于西北大學，2015-2022年任職于康涅狄格大學；2022年加入威斯康星大學麥迪遜分校。

李穎教授目前的研究興趣包括：多尺度建模、計算材料設計、聚合物力學和物理以及機器學習加速聚合物設計。

在這里，作者提出了一種機器學習驅動的策略，來快速識別高性能、耐熱的聚合物。

作者訓練值得信賴的前饋神經網絡，以預測關鍵代理參數，并從近50,000種聚砜庫中選擇出候選聚合物。

通過高效且模塊化的氟化硫交換點擊化學，能夠成功合成和驗證選定的候選物。

具有9, 9-二（萘）-芴重復單元的聚砜具有出色的熱彈性，并在200 °C下實現(xiàn)超高的放電能量密度，效率超過90%。其卓越的循環(huán)穩(wěn)定性，凸顯了其在苛刻的電氣化環(huán)境中的應用前景。

圖1：聚砜的結構設計

圖2：基于機器學習的熱性能和電子性能預測

圖3：聚砜的介電性能

圖4：靜電儲能性能與可靠性

綜上，在這篇論文中，作者介紹了一種利用機器學習策略加速發(fā)現(xiàn)耐熱聚砜作為電靜電能量存儲材料的研究。研究團隊通過訓練前饋神經網絡，從近50,000種聚砜中篩選出高性能的耐熱聚合物，成功合成并驗證了候選材料，其中一種聚砜在200 °C下實現(xiàn)了超過90%效率的超高放電能量密度，顯示出在苛刻電氣化環(huán)境中應用的巨大潛力。

研究人員開發(fā)了一種高效的機器學習驅動的材料發(fā)現(xiàn)策略，顯著提高了耐熱絕緣聚合物的篩選和開發(fā)效率，對于電氣化技術的進步具有重要意義。

這項研究為混合動力汽車、地下油氣勘探和航空電氣化等領域中需要在高溫下運行的高性能電容器提供了新材料，有望推動相關技術的發(fā)展和應用。

Li, H., Zheng, H., Yue, T.?et al.?Machine learning-accelerated discovery of heat-resistant polysulfates for electrostatic energy storage.?Nat. Energy,?(2024).

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