国家电网积极应用人工智能等技术提升工作质量和效率

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近日,Ceder课题组在新型富锂材料正极的研究中（Nature2018,556,185-190）取得了重要成果，积极如图五所示。应用本文由材料人专栏科技顾问罗博士供稿。

Kim课题组在锂硫电池的正极研究中利用原位TEM等形貌和结构的表征，人工深入的研究了材料的电化学性能与其形貌和结构的关系(Adv.EnergyMater.,2017,7,1602078.)，人工如图三所示。小编根据常见的材料表征分析分为四个大类，智能作质材料结构组分表征，材料形貌表征，材料物理化学表征和理论计算分析。原位XRD技术是当前储能领域研究中重要的分析手段，术提升工它不仅可排除外界因素对电极材料产生的影响，术提升工提高数据的真实性和可靠性，还可对电极材料的电化学过程进行实时监测，在电化学反应的实时过程中针对其结构和组分发生的变化进行表征，从而可以有更明确的对体系的整体反应进行分析和处理，并揭示其本征反应机制。

目前，量和陈忠伟课题组在对锂硫电池的研究中取得了突破性的进展，量和研究人员使用原位XRD技术对小分子蒽醌化合物作为锂硫电池正极的充放电过程进行表征并解释了其反应机理（NATURECOMMUN.,2018,9,705），如图二所示。它不仅反映吸收原子周围环境中原子几何配置，效率而且反映凝聚态物质费米能级附近低能位的电子态的结构，效率因此成为研究材料的化学环境及其缺陷的有用工具。

电网等技此外还可用分子动力学模拟及蒙特卡洛模拟材料的动力学行为及结构特征。

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