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聚合物介質電容器由于其高功率密度而廣泛用于脈沖功率器件。由于純聚合物的介電常數低，需要無機填料來改善其性能，填料的尺寸和介電性能會影響聚合物基復合材料的介電擊穿。然而，僅通過實驗不能完全得出填料對擊穿強度的影響。

在此，哈爾濱理工大學殷景華教授、馮宇副教授等人使用具有3個變量的綜合隨機擊穿模型來研究填料對聚合物基復合材料擊穿過程的影響，其中3個最重要的因素包括填料介電常數（ε_r）、填料尺寸（d）和填料含量（v）。作者基于兩種代表性聚合物材料聚酰亞胺（PI）和聚偏二氟乙烯（PVDF），通過模擬具有不同 ε_r、d和v填料的聚合物基復合材料中擊穿路徑的演變分析了潛在的物理機制。

在上述模擬結果的基礎上，作者發現通過填料的3個變量d、v和ε_r調節的阻塞效應、填充效應和介電匹配對聚合物基復合材料的介電擊穿強度（E_b）具有顯著影響。通過調整3個變量可以觀察到聚合物基復合材料的擊穿路徑演變，從而得到以下一般規律：在特定范圍內，填料d越大，填充狀態越合適；填料的ε_r越接近基體，聚合物基復合材料的E_b改善越顯著。

圖1. 調整三個變量來模擬PVDF復合材料的擊穿路徑演變

接下來，作者基于504組高通量隨機擊穿模擬的E_b結果建立機器學習數據庫，以介電常數ε_r、尺寸d和填料含量v為變量構建可解釋的機器學習模型。作者以12個原型函數和4個相互作用作為生成描述符，通過最小二乘回歸（LSR）執行回歸分析。決定系數的LSR被用作篩選描述符的標準，進行3輪篩選以獲得關于E_b的最終預測表達式。然后將ε_r的經典公式與E_b預測表達式相結合，可得到聚合物基復合材料的儲能密度（U）預測表達式。

最后，作者制備了聚醚酰亞胺（PEI）/氧化鋁（Al₂O₃）復合材料以驗證預測，系統地進行了PEI/Al₂O₃復合材料的微觀結構表征和性能測試。結果表明，U實驗結果與預測的計算結果基本一致，這也驗證了U的普適性和準確性預測。總之，該工作為研究人員開發具有高U值的聚合物介質電容器提供了便利和指導。

圖2. 研究聚合物基復合材料擊穿強度的詳細機器學習流程

Prediction of Energy Storage Performance in Polymer Composites Using High-Throughput Stochastic Breakdown Simulation and Machine Learning, Advanced Science 2022. DOI: 10.1002/advs.202105773

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Adv. Sci.: 高通量隨機擊穿模擬+機器學習預測聚合物復合材料的儲能性能

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