論文の概要: Characterizing High-Capacity Janus Aminobenzene-Graphene Anode for Sodium-Ion Batteries with Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22254v1
- Date: Mon, 23 Mar 2026 17:45:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.825364
- Title: Characterizing High-Capacity Janus Aminobenzene-Graphene Anode for Sodium-Ion Batteries with Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習によるナトリウムイオン電池用高容量Janus Aminobenzene-Grapheneアノードの特性評価
- Authors: Claudia Islas-Vargas, L. Ricardo Montoya, Carlos A. Vital-José, Oliver T. Unke, Klaus-Robert Müller, Huziel E. Sauceda,
- Abstract要約: ナトリウムイオン電池は、高容量、低動作電圧、高速Naイオン輸送、機械的安定性を組み合わせた陽極を必要とする。
そこで我々は,全電子密度汎関数理論計算とともにスプーッキーネット機械学習力場(MLFF)を用いてアミノベンゼン官能化ジャナスグラフェンのNa蓄積を特徴づける。
我々はJanus aminobenzene-grapheneを高容量Na-イオン陽極として有望かつ構造的に定義した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.274070208169318
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sodium-ion batteries require anodes that combine high capacity, low operating voltage, fast Na-ion transport, and mechanical stability, which conventional anodes struggle to deliver. Here, we use the SpookyNet machine-learning force field (MLFF) together with all-electron density-functional theory calculations to characterize Na storage in aminobenzene-functionalized Janus graphene (Na$_x$AB) at room-temperature. Simulations across state of charge reveal a three-stage storage mechanism-site-specific adsorption at aminobenzene groups and Na$_n$@AB$_m$ structure formation, followed by interlayer gallery filling-contrasting the multi-stage pore-, graphite-interlayer-, and defect-controlled behavior in hard carbon. This leads to an OCV profile with an extended low-voltage plateau of 0.15 V vs. Na/Na$^{+}$, an estimated gravimetric capacity of $\sim$400 mAh g$^{-1}$, negligible volume change, and Na diffusivities of $\sim10^{-6}$ cm$^{2}$ s$^{-1}$, two to three orders of magnitude higher than in hard carbon. Our results establish Janus aminobenzene-graphene as a promising, structurally defined high-capacity Na-ion anode and illustrate the power of MLFF-based simulations for characterizing electrode materials.
- Abstract（参考訳）: ナトリウムイオン電池は、高容量、低動作電圧、高速Naイオン輸送、機械的安定性を組み合わせたアノードを必要とする。
ここでは,全電子密度関数理論計算とともにスプーッキーネット機械学習力場(MLFF)を用いて,室温におけるアミノベンゼン官能化ジャナスグラフェン(Na$_x$AB)のNa蓄積を特徴付ける。
電荷状態のシミュレーションでは、アミノベンゼン基における3段階の貯蔵機構特異的吸着とNa$_n$@AB$_m$構造の形成が示され、その後、多段階の多孔質、グラファイト-層間および欠陥制御された炭素の層間充填と対比される。
これは、0.15V対Na/Na$^{+}$、推定重力容量$\sim$400 mAh g$^{-1}$、無視可能な体積変化、Na微分率$\sim10^{-6}$ cm$^{2}$ s$^{-1}$、硬質炭素よりも2～3桁高いOCVプロファイルをもたらす。
我々はJanus aminobenzene-grapheneを高容量Na-イオンアノードとして確立し,電極材料の特徴付けのためのMLFFシミュレーションのパワーを実証した。
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