JPS:用于高性能柔性储能装置的碳基材料的数据驱动设计

随着柔性电子产品的兴起，对先进电源的需求也在增长。开发高性能储能设备需要综合考虑电极、电解质和使用条件等各种因素。在此，提出了一个数据驱动的研究框架来优化超级电容器中的电极-电解质系统。借助机器学习，我们揭示了影响碳基材料电容性能的关键因素。根据算法分析，制备了一种成分和结构可控的3D碳网络，并将其与高安全性的离子液体结合，以获得超级电容器装置。该设备具有高能量密度和令人印象深刻的灵活性，可以在潮湿、冲击和局部损坏等极端条件下保持操作稳定性。总的来说，这项工作为加快能源相关设备的设计提供了一个典型的途径。

来源：Yuxuan Wang , Junwei Sha , Shan Zhu , Liying Ma , Chunnian He , Cheng Zhong , Wenbin Hu , Naiqin Zhao，Data-driven design of carbon-based materials for high-performance flexible energy storage devices，Journal of Power Sources 556 (2023) 232522，https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2022.232522