參賽序號：30
海報主題
利用機器學習勢能與第一原理計算探索提升硫化物固態電解質大氣穩定性的摻雜策略
系級
化工系
指導老師及參賽學生
指導老師：田弘康
參賽學生：吳敬焱
構想說明
硫銀鍺礦 Li₆PS₅Cl (LPSC) 和 β-Li₃PS₄ (LPS) 等硫化物固態電解質以其高離子 導電性著稱，特別是 LPSC 中的陰離子無序性所帶來的優勢。然而，這些材料 與氧氣和水等吸附分子的相互作用會降低其空氣穩定性，導致表面降解並產生 如硫化氫 (H₂S) 等有害副產物。本研究結合密度泛函理論 (DFT) 計算與機器 學習勢能，探索摻雜策略如何提高材料的空氣穩定性。我們使用 DFT 計算微 調機器學習模型，模擬並評估所有可能的摻雜與吸附結構配置，有效再現實驗 條件，同時大幅減少計算時間和成本。計算結果為提升硫化物固態電解質的穩 定性提供了重要依據，並推動其在未來能源儲存技術中的應用發展。
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