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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김민선 (숭실대학교) 민경민 (숭실대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2022년 학술대회
발행연도
2022.11
수록면
1,605 - 1,608 (4page)

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Sodium-ion batteries (SIBs) as a highly promising candidate to replace Li-ion batteries have price competitiveness from abundant resources and a similar intercalation mechanism. In addition, they are eco-friendly because Sodium-ion can be obtained from seawater. To commercialize SIBs, it is essential to find new cathode materials with high energy density and cycling retention. In particular, layered transition metal oxides (Na<SUB>x</SUB>TMO₂ (0.5 ≤ x ≤ 1; TM = transition metal) having high capacity and appropriate voltage are powerful cathode candidates. However, the O3 phase changes to the P3 phase, causing irreversible structural changes and low cycling stability during sodium (de)intercalation. The possibility of phase transformation can be estimated by the energy difference of the O3-P3 phase. This research deals with various combinations of layered transition metal oxides using machine learning. By developing a machine learning platform, new cathodes can solve the structural degradation issue.
#소듐 이온 배터리(Sodium-ion battery) #양극(Cathode) #기계 학습(Machine learning) #층상 금속산화물(Layered metal oxides) #상전이(Phase transition) #에너지(energy) #구조 안정성(Structural stability)

목차

Abstract
1. 서론
2. 방법론 및 결과
3. 결론
참고문헌

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