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作者：刘怿泓;毕文柱;Mohamed Ait Tamerd;杨孟昊;
单位：同济大学材料科学与工程学院车用新能源研究院,上海市金属功能材料开发应用重点实验室;
摘要：钠固态电解质因其能量密度高、安全性好和成本低等优势被视作极具潜能的下一代电解质材料，然而较低的离子电导率成为限制钠固态电解质发展的主要瓶颈之一。本工作提出了一种机器学习与第一性原理计算结合的智能模型实现高通量筛选，将离子电导率作为主要的筛选指标，先后使用极端梯度提升(XGBoost)模型和从头算分子动力学(AIMD)预测并验证材料的离子电导率，最终筛选得到4种潜在的无机钠固态电解质材料即Na_3HfTiSi_2PO_(12),Na_3Bi(BO_3)_2,Na_2LuPCO_7以及Na_2LuPWO_8，并通过进一步分析探究钠离子的迁移机理。
关键词：钠固态电解质;离子电导率;钠离子电池;机器学习;第一性原理计算
基金资助：国家自然科学基金(52302302)
