化学进展

作者：杨梓颢, 刘振东, 刘全兵

单位：广州市清洁交通能源重点实验室 广东省植物资源生物炼制重点实验室 广东工业大学轻工化工学院 广州 510006,化学与精细化工广东省实验室揭阳分中心 揭阳 515200,华南理工大学轻工科学与工程学院制浆造纸工程国家重点实验室 广州 510640

关键词：储钠机制,硬碳,机器学习,材料设计

基金：国家自然科学基金项目(22408054),国家自然科学基金项目(22378074),国家自然科学基金项目(22179025),广东省基础与应用基础研究基金(2025A1515011939),广东省高校创新型团队项目(2023KCXTD035)

储钠机制的复杂性已成为限制高性能碳基负极材料在商业化钠离子电池中应用的关键因素。钠离子电池中硬碳负极的储钠机制多尺度耦合且表征困难，机器学习可跨越实验-表征-模拟的边界，快速解析多参数的非线性关联与关键结构性能因子，弥补理论计算在时间与空间尺度及样本量上的局限，并实现对容量平台、扩散动力学与循环稳定性的预测。本文在梳理硬碳储钠机理的基础上，凝练机器学习的核心策略与代表性应用，为高比容量、长寿命碳基负极的可解释与数据驱动设计提供新思路与技术支撑，重点介绍了机器学习在该领域中的核心策略，并总结了其在探索碱金属离子行为方面的典型应用，旨在为未来碳基负极材料的设计与优化提供理论参考与技术指导。

来源：2025年第12期

《化学进展》期刊编辑部

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