照顾本体动漫

开发简略在高温下承受高强度电场的耐热绝缘团聚物关于电气化至关紧要。然而，同期均衡热领悟性和电断气缘性颠倒勤恳，因为这两种特点常常呈反向关联。传统的基于直观的团聚物瞎想关节导致了渐渐的发现轮回，行为了冲突性进展。咱们在这里忽视了一种基于机器学习的关节，以快速识别高性能、耐热的团聚物。一个真正赖的前馈神经麇集被检修用于权衡缺点代理参数，并从近50,000个聚硫化物库中筛选出候选团聚物。高效且模块化的硫氟交换点击化学关节得胜合成了采取的候选化合物，并进行了考证。一种包含9,9-二(萘)-荧光近似单位的聚硫化物推崇出出色的热韧性，并在200°C下终显露超高的放电能量密度和超过90%的后果。其高出的轮回领悟性标明其在残忍的电气化环境中应器用有精深的后劲。

照顾配景

电介质团聚物在静电薄膜电容器中饰演着紧要变装，因其轻质、机械柔性和高压耐受才智。然而，这些材料在极点热环境下推崇欠安，尤其是双向拉伸聚丙烯（BOPP）在150°C以上的高温应用中无法称心要求。为寻找高温应用的可行替代品，照顾者们转向具有高玻璃调遣温度（Tg）的团聚物，如聚酰亚胺（PI）和聚醚酰亚胺（PEI），但这些材料在高和气电场下容易出现显耀的走电流。

因此，优化团聚物结构以终了优良的热电性质变得至关紧要。尽管对耐热绝缘团聚物的需求伏击，但传统的试错关节常常后果低下。为加快材料发现，伙同机器学习（ML）与推行考证的职责历程被忽视，这在多个材料界限已线路出后劲。

在电介质团聚物的照顾中，ML被用于发现高温团聚物并权衡其性能。然而，现存关节在结构各样性和后果方面仍有局限。为此，强调高效化学转换尤为紧要，颠倒是欺诈“点击”化学生成各样化团聚物系列。通过硫氟交换（SuFEx）催化合成技巧，照顾者们在耐热电介质团聚物界限取得了显耀进展，颠倒是基于芴核的团聚物P3在高温下推崇出精采的能量密度。

照顾罗致转换历程，伙同ML和SuFEx化学，探索具有均衡热电参数的多硫酸盐材料。这些材料在极点温度和电场条款下推崇出超过300°C的玻璃化调遣温度及优胜的能量密度和后果，超越了大大量现存的有机/无机搀和薄膜，展现出精采的应用出路。

照顾扫尾

图1 | 多硫化物的结构瞎想。a, 通过SuFEx催化合成多硫化物以及伙同机器学习权衡和推行考证的发现职责历程。BEMP, 2-叔丁基异氰酸酯2-二乙基氨基1,3-二甲基吡啶鎓；cat., 催化剂用量；NMP, 2-吡咯烷基甲基-N-甲基吡咯烷；TBS, 叔丁基二甲硅烷；SMILES，简化分子输入线性输入系统；FNN，前馈神经麇集；k，介电常数；SA，合成可探询性。使用SMILES字符串定制近似单位的结构，并通过一双星号（‘*’）默示近似单位的两个端点。b，基于9,9-二芳基芴近似单位的不同变体瞎想的库。

图 2 | 基于热学和电子参数的机器学习权衡。a，t-SNE 图可视化了检修库（灰色）、提议库（蓝色）以及先前报谈的多硫化物（红色）的化学空间。b、c，使用 Morgan 指纹当作输入特征的单任务集成 FNN 模子对 T（b）和 E（c）进行权衡的匹配图。集成平均权衡 g g 用点默示，差错棒默示方差。进行了十二次近似以筹画每个点的差错棒。数据以均值 ± 圭臬差的体式呈现。MAE代表均十足差错，RMSE代表根均方差错。d，用于机器学习权衡玻璃调遣温度、带隙和电介常数的49,731种团聚物的采纳圭臬，导致三个顶级多硫酸盐P4、P5和P6。e，多硫酸盐P1-P6以及买卖和推行室定制的电介质团聚物的玻璃调遣温度和光学带隙的图。与T - E关联的数据归来在补充表4中。

图3 | 多硫酸盐的介电性质。a, 104 Hz下多硫酸盐P6和买卖介电团聚物的介电常数（a）和介电损耗角（b）的温度依赖谱。b, 在不同温度范围内，104 Hz下多硫酸盐P6和买卖介电团聚物的介电常数温度扫数（C）。104 Hz. d, 跨越传导安设中走电流密度与200°C下多硫化物P4–P6的电场之间的联系测量。实线默示对双曲正弦的拟合。e, 200°C下多硫化物P4、P5和P6的Weibull击穿图。f, 多硫化物P1–P6在不同温度下的Weibull击穿强度依赖性。

图4 | 电静能存储特点与可靠性。a, b, 在150°C下，多硫化物P6和商用介电团聚物的放电能量密度（a）和充放电后果（b）。c, 在150°C下，多硫化物P6与其他报谈的可沉寂存在的介电团聚物薄膜在90%后果下的放电能量密度性能比拟。性能数据归来在补充表7中。d, e, 在200°C下，多硫化物P6和商用介电团聚物的放电能量密度（d）和充放电后果（e）。f, 在200°C下，多硫化物P6与其他报谈的可沉寂存在的介电团聚物薄膜在90%后果下的放电能量密度性能比拟。性能数据归来于补充表8中。g) 在200°C下，分歧在200 mV/m和400 mV/m的条款下测量的多硫化物P6薄膜的充放电轮回测试扫尾。h) 多硫化物P6薄膜的像片。一张带有劳伦斯伯克利国度推行室标志的信纸大小的纸张当作配景放在薄膜下方。在薄膜上用红色虚线秀美了十个样本区域。比例尺，2厘米。i) 多硫化物P6薄膜在200°C下以200 mV/m速率时不同区域的D-E环形图和放电能量密度。不同区域的推崇与h中秀美的编号区域的模式调换。

照顾论断

在本照顾中，咱们揭示了易于赢得的多硫酸盐的高出后劲，这标志着在为当代电气化挑战的高档需求定制的电绝缘和耐热团聚物界限开辟了一个新的前沿。欺诈罗致高档机器学习技巧，咱们对多硫化合物的骨架结构进行了全面筛选，涵盖了泛泛的电子、介电和热性质。这一关节促进了分组比拟和定量评估，揭示了特定结构模式对缺点代感性能商量（如硫鸠集团聚物的带隙和玻璃调遣温度）的影响。具有9,9-二萘基荧二核的特定多硫化合物P6，线路出出色的热领悟性，具有显耀的玻璃调遣温度、较大的带隙和明显的介电常数。由这些薄膜制成的电容器在275°C的宽温范围内展现出优异的介电领悟性。这些薄膜进一步推崇出高出的击穿强度，并在200°C测试下达到90%后果时终显露记录高的放电能量密度。严格的可靠性评估强调了这些团聚物薄膜拓荒的优胜质料和耐用性，建立了它们在简略承受极点热电应力的情况下集成到轻质、紧凑和集成的能量存储系统中的适用性。咱们的扫尾预示着欺诈机器学习扶助关节发现和优化前沿介电团聚物的一个飞跃，为高温应用中团聚物介电薄膜性能的新记录奠定了基础。

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推选原理

伙同机器学习与先进合成技巧，本文开发的新式聚磺酸酯在高温下推崇出优异的电性能和热领悟性，克服了现存介电材料在高温环境下性能欠安的问题，具有精深的工程应用后劲。尽管存在如介电常数较低等局限，但这种转换关节为过去关联照顾提供了紧要参考。

参考文件

#图文打卡缱绻#https://doi.org/10.1038/s41560-024-01670-z动漫