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结合先进的表征手段，全新这里总结了常规电解液条件下（EC-DMC/LiPF6）SEI膜在锂金属表面形成的主要反应（方程式4-14）。Figure3 锂金属表面SEI反复沉积带来枝晶问示意图总的来说，感受SEI膜具有保护电极，感受防止电解液分解和实现锂离子筛选透过的作用，对电池的循环稳定性、库伦效率、倍率性能和安全性都有影响。

关于SEI膜的形成过程，全新有两个不同的理论，全新一个理论认为高电位下发生单电子反应，低电位时发生多电子反应：在低电位下，通过进一步还原阳极表面预先存在的含锂的块状沉淀物，或在低电位下电解质中锂化合物完全还原，生成致密的锂化合物。另一个理论认为在高电位下电极表面没有沉淀物，感受电子可以不受干扰的直接转移到电解液中，在较高电位下诱导形成致密的化合物。3.在非SEI膜形成关键电位采用更大的电流密度化成，全新这就要求针对性的研究电压对SEI膜的影响，并根据电池体系设计相应的化成程序。

不同的电极材料，感受对SEI膜的组分和结构需求会不同，针对性的研究是非常必要的。比如硅基负极因为具有高的理论容量而有望成为下一代高能量密度电池的首选材料，全新特斯拉Model3上采用人造石墨中加入10%的硅基材料作为动力电池负极，全新电池能量密度可达300wh/kg。

当然，感受考虑到SEI膜在电池中的重要作用，感受对它的研究不可能因为存在困难就此不前，随着科技的发展和进步，越来越先进的手段被用于电池界面的研究和分析（图7，过去10年对SEI膜的认识和模型），基础的研究显示出非常重要的价值，为将来人工调控SEI膜组分和结构提供依据。

电解液及添加剂对SEI膜形成的影响：全新如图6，全新石墨在电解液中会被电解液成分包围，采用EC作为电解液溶剂时，更易于在其表面形成稳定的SEI膜（图6，C-端面与基面的SEI膜结构差异），而采用PC作为电解液溶剂会造成石墨片层的剥离，从而影响其循环性能，目前认为造成这一因素的原因可能是溶剂分子的体积效应，当然采用PC能够提高电池的高低温性能，因此现在将PC作为添加剂使用。以上，感受便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，全新它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，感受由于原位探针的出现，感受使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，全新但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、感受电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。