增强固体电解质中的离子传导对于高性能全固态锂离子电池 (LIB) 的开发至关重要。硫代磷酸锂是最有前途的固体电解质之一，因为它们在室温下表现出超离子电导率。然而，对其离子传导机制缺乏全面的了解，特别是结构无序对离子电导率的影响，是一个长期存在的问题，限制了全固态 LIB 的进一步创新。在这里，奥尔堡大学Morten M. Smedskjaer，Tao Du通过建立和使用深度学习潜力来模拟具有不同无序程度的 Li₃PS₄ 电解质系统来应对这一挑战。

文章要点

1）结果表明，无序驱动的扩散动力学显着提高了室温电导率。

2）研究人员通过应用基于机器学习的结构指纹（称为“软度”）进一步在动力学特性、局部结构特征和原子重排之间建立桥梁。该指标允许对无序诱导的“软”跳跃锂离子进行分类。

3）研究结果为复杂无序结构中的离子传导机制提供了见解，从而有助于开发用于 LIB 的优质固态电解质。

参考文献

Chen, Z., Du, T., Krishnan, N.M.A. et al. Disorder-induced enhancement of lithium-ion transport in solid-state electrolytes. Nat Commun 16, 1057 (2025).

DOI：10.1038/s41467-025-56322-x

https://doi.org/10.1038/s41467-025-56322-x