論文の概要: Machine Learning Enabled Graph Analysis of Particulate Composites: Application to Solid-state Battery Cathodes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16085v1
• Date: Thu, 18 Dec 2025 02:00:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-19 18:10:31.878969
• Title: Machine Learning Enabled Graph Analysis of Particulate Composites: Application to Solid-state Battery Cathodes
• Title（参考訳）: 粒子状複合材料の機械学習によるグラフ解析 : 固体電池カソードへの応用
• Authors: Zebin Li, Shimao Deng, Yijin Liu, Jia-Mian Hu,
• Abstract要約: 微粒子複合材料は多くの固体化学・電気化学系の基盤となり、多相境界や粒子間結合といった微細構造がシステム性能に強く影響を及ぼす。 そこで我々は,多相粒子状複合材料の実験用マルチモーダルX線画像から,物理的洞察を抽出し,粒子レベルとネットワークレベルで局所的ミクロ構造・プロパティ関係を確立するためのスケーラブルなトポロジ対応グラフへの自動変換を実現する機械学習(ML)を実現するフレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.342098489571326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Particulate composites underpin many solid-state chemical and electrochemical systems, where microstructural features such as multiphase boundaries and inter-particle connections strongly influence system performance. Advances in X-ray microscopy enable capturing large-scale, multimodal images of these complex microstructures with an unprecedentedly high throughput. However, harnessing these datasets to discover new physical insights and guide microstructure optimization remains a major challenge. Here, we develop a machine learning (ML) enabled framework that enables automated transformation of experimental multimodal X-ray images of multiphase particulate composites into scalable, topology-aware graphs for extracting physical insights and establishing local microstructure-property relationships at both the particle and network level. Using the multiphase particulate cathode of solid-state lithium batteries as an example, our ML-enabled graph analysis corroborates the critical role of triple phase junctions and concurrent ion/electron conduction channels in realizing desirable local electrochemical activity. Our work establishes graph-based microstructure representation as a powerful paradigm for bridging multimodal experimental imaging and functional understanding, and facilitating microstructure-aware data-driven materials design in a broad range of particulate composites.
• Abstract（参考訳）: 微粒子複合材料は多くの固体化学・電気化学系の基盤となり、多相境界や粒子間結合といった微細構造がシステム性能に強く影響を及ぼす。 X線顕微鏡の進歩により、前例のないほど高いスループットで、これらの複雑なミクロ構造の大規模なマルチモーダル画像をキャプチャすることができる。 しかし、これらのデータセットを使用して新しい物理的洞察を発見し、マイクロ構造最適化を導くことは大きな課題である。 そこで我々は,多相粒子状複合材料の実験用マルチモーダルX線画像から,物理的洞察を抽出し,粒子レベルとネットワークレベルで局所的なミクロ構造・プロパティ関係を確立するためのスケーラブルなトポロジ対応グラフへの自動変換を実現する機械学習(ML)を実現するフレームワークを開発した。 固体リチウム電池の多相微粒子陰極を例として, ML対応グラフ解析により, 所望の局所電気化学活性を実現するための三相接合と同時イオン/電子伝導チャネルの重要な役割を解明する。 本研究は,マルチモーダルな実験画像と機能的理解をブリッジするための強力なパラダイムとして,グラフに基づく微細構造表現を確立した。

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