锂金属负极具有高达3860mAh/g的理论容量，远高于商用石墨负极资料，被认为是新一代电化学储能电极资料，极具开展的潜在才能。但是，在循环进程中，锂金属表面的固态电解质界面（SEI）膜的重复机械失效—再生进程引发了不可控的锂枝晶成长，带来了严峻的循环稳定性与安全性问题，阻止了锂金属负极的实践运用。因而，深入研讨SEI膜的机械耐久性，按捺SEI膜的机械失效，关于优化锂金属负极的循环稳定性与安全性至关重要。已有试验标明，SEI膜的微结构为晶体颗粒随机散布于非晶结构基体中，其方位散布对SEI膜的机械耐久性有着明显的影响。因而，树立SEI膜微结构-机械耐久性的映射联系，关于规划SEI膜微结构以提高其机械耐久性具有极端重大意义。但是，晶态颗粒在SEI膜内具有无限多的或许散布，根据传统的试验或模拟核算的手法难以树立结构-机械耐久性的联系。

  近来，资料学院强度室邓俊楷教授课题组针对上述应战，同资料学院宋江选教授协作，运用深度学习技能对锂金属负极SEI膜微结构-机械耐久性的映射联系进行研讨。研讨团队经过有限元高通量核算，随机树立SEI膜微结构与其机械失效时刻的对应数据集，并运用卷积神经网络进行练习，树立了二者的对应联系。随后运用逆向蒙特卡洛与卷积神经网络相结合的办法对SEI膜微结构能够进行优化，规划出晶态颗粒均匀摆放的SEI膜微结构，并理论验证该微结构具有优异才能的机械耐久性。该作业根据类激活映射图技能和进一步的有限元核算，识别了决议SEI膜机械耐久性的要害结构特征以及深层物理机理，树立了锂金属负极SEI模微结构-机械耐久性的映射联系，有助于了解SEI膜机械失效的微观机理及晶态颗粒散布关于机械失效的影响，关于人工SEI膜的规划与完成有必定的指导意义。

  本项研讨成果最近以《经过深度学习办法规划具有高机械耐久性的固态电解质界面膜纳米结构》（“Design of Nanostructure in Solid Electrolyte Interphase for Enhancing the Mechanical Durability of Lithium Metal Anode by Deep-Learning Approach”）为题宣布在学术期刊《储能资料》（EnergyStorageMaterials影响因子IF= 20.4）上。西安交通大学为论文榜首作者和通讯单位，论文榜首作者陈圣捷是资料学院邓俊楷教授培育的硕士研讨生，参加本项作业的还有能动学院师进文教授。本项研讨得到了国家自然科学基金和陕西省要点研制方案等的赞助。研讨作业也得到了西安交通大学高算渠道和西安未来人工智能核算中心供给的算力和技能支持。

  上一条：【双院协同】物理学院联合勉励书院、钱学森书院举行第二期双院协同育人作业会