由能源部橡树岭国家实验室的研究人员领导的一项研究可能会发现生产更强大、更持久的电池和存储设备的新方法。

该研究调查了带正电荷的离子(也称为阳离子)在双钙钛矿氧化物中的排序或图案形成背后的原因，这种金属被认为有希望成为更清洁、更可持续的能源的潜在来源，因为它的磁性和导电能力。这篇题为“从机器学习和因果关系中洞察双钙钛矿氧化物的阳离子排序”的论文发表在ChemistryofMaterials上。

ORNL研究科学家兼该研究的主要作者AyanaGhosh说：“如果我们能够理解这些特性背后的基本机制，那么我们就可以尝试生长或以其他方式制造这些钙钛矿材料，用于电池、存储设备和电容器等应用。”“我们从这项研究中开发了一个公式，我们将把它提供给世界其他地方。”

Ghosh和来自印度钦奈SRM科学技术研究所的研究人员试图确定阳离子形成的模式如何影响双钙钛矿的稳定性。材料越稳定，就越适合势能应用。

“这种阳离子排序可能会受到许多变量的影响，”Ghosh说。“离子的大小很重要。扭曲开始发挥作用。我们想知道：在这种系统中是否有一个因素会驱动阳离子排序?如果是这样，那个因素是什么?”

该团队依靠美国能源部科学办公室用户设施的两个资源——在ORNL的纳米材料科学中心收集的数据和劳伦斯伯克利国家实验室国家能源研究科学计算中心的Cori超级计算机上的时间——开发了一个新的计算框架。该系统将因果分析和传统机器学习与密度泛函理论相结合，估计材料的电子和原子结构。研究人员对双钙钛矿系统中各种阳离子类型和模式的算法进行了训练，以预测导致阳离子特定排序的条件。

该团队将观察到的因果关系与标准预测机器学习算法的发现相结合。对结果的分析确定了三线性耦合，即三种粒子之间的相互作用，是清晰分层排序背后的必要条件——阳离子排序的基本模式之一。

三线性耦合结合了三种类型的结构模式，推动阳离子通过必要的阶段，从而产生诸如多铁性、磁化和极化的组合等特性，这使得钙钛矿在能源应用中很有前景。

“如果你有这种类型的耦合，你应该形成清晰的分层排序，”Ghosh说。“没有它，排序就不会发生。你可以将这三种模式视为基本的构建块。这在以前是未知的。”

接下来的步骤包括应用这些发现来确定其他类型的排序所必需的条件，以设计双钙钛矿氧化物的新相。

“这一新见解为我们提供了一个路线图，以超越我们从理论中已知的东西，”戈什说。“现在我们可以根据这些原则进一步探索。”

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标签：离子钙钛矿排序