机器学习驱动的高能量密度磷酸盐钠电正极材料筛选与设计

为解决钠离子电池(SIBs)正极材料能量密度不足的瓶颈问题，研究人员采用机器学习(ML)方法系统筛选高熵NASICON型材料，成功合成Na3Mn0.5V0.5Ti0.5Zr0.5(PO4)3（NMVTZP），实现465 Wh kg?1的能量密度和90.2 mAh g?1的5-C倍率性能，为数据驱动的材料开发提供新范式。

　　

随着全球能源转型加速，钠离子电池(SIBs)因资源丰富和成本优势成为锂电替代品，但其能量密度始终落后于主流锂电技术。正极材料作为核心组件，其性能瓶颈主要源于原子/晶体构效关系不明确，传统"试错法"开发周期长、成本高。NASICON型磷酸盐材料虽具有三维快速离子通道，但现有材料如Na₃V₂(PO₄)₃受限于单电子反应和钒毒性，能量密度普遍低于400 Wh kg^?1。如何通过理性设计突破这一极限，成为学界亟待解决的难题。

中国科学院物理研究所的研究团队创新性地将机器学习(ML)与材料科学深度融合，通过构建包含73组数据的特征工程模型，揭示熵值(Entropy)和等效电负性(Electronegativity)是调控能量密度的关键参数。研究采用注意力贝叶斯神经网络(AttenBNN)等算法，预测出高熵(>0.5)、低电负性(<3.4)且晶格参数c(21.4-22.2 ?)平衡的材料设计准则。基于此指导，团队通过溶胶-凝胶法成功合成新型四元高熵材料NMVTZP，其独特的Mn/V/Ti/Zr多元素协同效应激活Mn³⁺/Mn⁴⁺和V⁴⁺/V⁵⁺高压氧化还原对，实现148.27 mAh g^?1的可逆容量与3.14 V平均电压。该成果发表于《Research》，为数据驱动的新材料开发树立了标杆。

关键技术包括：1) 基于文献数据构建73组NASICON材料数据库；2) 采用自编码器降维和t-SNE可视化分析特征相关性；3) 开发AttenBNN模型量化预测不确定性；4) 溶胶-凝胶法合成高熵材料；5) 结合原位XRD和XPS解析储钠机制。

【数据采集与预处理】
研究团队系统收集51篇文献中的73组数据，建立包含分子量、电负性、电子亲和能等9项初始特征的数据库。通过自举随机采样和皮尔逊相关性分析，锁定晶格参数c、电负性、熵值为核心特征，其与能量密度的相关系数均值达0.72±0.15。

【模型验证】
采用支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)等算法比较显示，基于4特征的RF模型预测误差最低(MAE=18.4 Wh kg^?1)。创新的AttenBNN模型通过蒙特卡洛dropout量化不确定性，特征注意力权重分析证实熵值(0.764)和晶格参数c(0.722)贡献度最高。

【材料表征】
合成的NMVTZP呈现R-3c空间群结构，HAADF-STEM证实元素均匀分布。电化学测试显示其在0.1-C倍率下能量密度达465 Wh kg^?1，较基准材料Na₃V₂(PO₄)₃提升97%。原位XRD揭示其储钠机制为固溶体-两相混合反应，CI-NEB计算表明Na1-Na2迁移路径能垒仅1.17 eV，解释其优异倍率性能。

该研究开创性地建立了"高熵设计→机器学习预测→实验验证"的材料开发闭环，不仅证实电负性与晶格应变协同调控理论，更推动SIBs能量密度进入与锂电正极LiFePO₄可比的范围。提出的数据驱动范式可扩展至其他功能材料体系，为加速新能源材料研发提供普适性方法论。