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本文作者借助 Forge Nano 流化床原子层沉积系统，通过多种表面分析技术，系统研究了低循环数 ALD 氧化铝涂层在 NMC111 表面的非均匀生长特性及其对电池性能的影响，为优化涂层设计提供了新的思路。
目前，开发用于清洁能源的新材料，伴随大量的测试数据，需要更先进的数字化工具进行数据管理和分析。而当前的工具无法满足需求，必须通过应用反馈回路、机器学习或两者的结合来完成大量数据的处理。
本文将介绍 SDL 的重要性以及推动其发展的突破性举措。我们还解释了 VSParticle 技术如何为未来的 SDL 发展提供可重复的试验方案。此外，本文将探讨去中心化和开源的相关性，以及这些概念如何彻底改变材料开发的效率。
Meta 利用 VSParticle 的合成技术建立了最大的开源实验催化剂数据库。在短短几个月内，就从不同的元素组合中合成了 525 种材料，以发现应对气候变化的电催化材料。
显微CT以其高分辨率、非侵入性和多尺度分析能力，为材料结构、性能与失效机理的研究提供了全新的手段。本文将从显微CT的基本原理、技术特点及其在材料研究中的典型应用展开讨论。
当电池储存更多能量时，它们在热失控事件中会释放更多能量。在电池组紧密排列的情况下，一个电池发生热失控事件会导致相邻电池升温并释放能量——这种连锁反应会产生爆炸性的后果。Forge Nano 的 Atomic ArmorTM 涂层使电池制造商能够使用更高能量的材料来制造电池，而不必担心增加热失控事件，这应该会减少较大电池组中的热传导。
