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锂离子电池已成为解决现代社会储能问题的最佳解决方案之一。然而,电池材料和器件开发都是复杂的多变量问题,传统的依赖研究人员进行实验的试错法在电池性能提升方面遇到了瓶颈。人工智能(AI)具有强大的高速、海量数据处理能力,是上述突破研究瓶颈的最具潜力的技术。其中,机器学习 (ML) 算法在评估多维数据变量和集合之间的组合关联方面的独特优势有望帮助研究人员发现不同因素之间的相互作用规律并阐明材料合成和设备制造的机制。本综述总结了锂离子电池传统研究方法遇到的各种挑战,并详细介绍了人工智能在电池材料研究、电池器件设计与制造、材料与器件表征、电池循环寿命与安全性评估等方面的应用。最重要的是,我们介绍了AI和ML在电池研究中面临的挑战,并讨论了它们应用的缺点和前景。我们相信,未来实验科学家、数学建模专家和AI专家之间更紧密的合作将极大地促进AI和ML方法用以解决传统方法难以克服的电池和材料问题。 相似文献
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200年前英国科学家H.戴维通过电解实验首次获得金属钾。借助文献方法探讨了该电解实验中的含钾化合物及其聚集状态这两个有争议的问题,为在当今课程改革进程中继承并发扬渗透化学史教育起到启迪及借鉴作用,同时也为纪念钾元素发现200周年而作。 相似文献
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聚异丁烯高活性端基含量及相对分子质量测定方法的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
综合使用核磁,VPO和近红外光谱分析技术对聚异丁烯活性端基含量以及相对分子质量的测定进行了详细研究,分别建立核测定聚异丁烯活性端基含量以及其他烯键含量和近红外光谱快速测量聚异聚丁烯活性端基含量。其他烯键含量和相对分子质量的分析方法。成对t检验结果表明,近红外光谱分析方法测定结果与核磁和VPO方法测定结果之间无显著性差异。 相似文献
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Al2O3介质薄膜与纳米Ag颗粒构成的复合结构,被应用于表面增强Raman散射探测实验中,其中Al2O3介质薄膜对纳米Ag颗粒的吸收谱及增强Raman散射光谱的影响被特别关注.该复合结构的光学特性表征出纳米Ag颗粒的偶极振荡特性.从光吸收谱中可以看到,其共振吸收谱随Al2O3介质薄膜厚度增加而在整个谱域上发生红移,表明纳米Ag颗粒的周围介电常数随Al2O3介质薄膜厚度的增加而增大.采用罗丹明6G作为探针原子,6个Raman特征峰的平均增益值作为表征表面增强Raman散射衬底增益程度的量度.实验结果表明,Al2O3介质薄膜层的引入提高了纳米Ag颗粒的衬底介电常数,并引起了散射共振的增强,从而使表面增强Raman散射强度提高. 相似文献
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工业氨基三甲叉膦酸中副产物的核磁共振分析 总被引:1,自引:0,他引:1
采用多种核磁共振(NMR)技术测定了工业氨基三甲叉膦酸(ATMP)产品中副产物的分子结构,发现该物质为甲氨基二甲叉膦酸(MADMP),它是甲醛歧化反应导致的副产物;给出了可能的反应方程式;测出了MADMP的相对含量,MADMP与ATMP摩尔比约为2。 相似文献