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突破設計瓶頸,LLNL 結合高效能運算與機器學習精準加速鋰、鈉電池研發

作者 |發布日期 2026 年 07 月 24 日 7:40 | 分類 材料、設備 , 鋰電池 , 電池

美國勞倫斯利佛摩國家實驗室(LLNL)近日公布兩項最新研究,成功運用高效能運算(HPC)結合物理導向機器學習(Physics-Informed Machine Learning),大幅加速電池材料的設計進程。這兩項研究分別聚焦於鈉離子電池的「碳負極」與鋰離子電池的「液態電解質」。 繼續閱讀..