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作为全固态锂电的核心部件，电网固态电解质的发展受到科研界和工业界的极大关注。目前的固态电解质主要分为两类，全月包括以氧化物、硫化物等为代表的的无机固态电解质，和以聚氧化乙烯（PEO）等聚合物为代表的有机固态电解质。

其中PEO、交易计划PEGDA、PAN、PMA等有机层可以明显提高无机层与电极之间的接触，甚至可以提高电解质的耐氧化或耐还原性能以增强电池的电化学稳定性。作为人工智能（AI）的重要分支，组织机器学习（ML）目前在固态/复合固态电解质方面的应用主要包括材料筛选、组织结构性能探究、离子传输机理探究，以及复合固态电解质的构成优化等四个方面。图10.从头计算分子模拟（AIMD）在复合固态电解质中的应用图11.人工智能/机器学习（AI/ML）在复合固态电解质中的应用【小结与展望】本文从发展简史、新疆基础介绍、新疆材料与结构、先进新兴技术等四个方面对锂电复合固态电解质（CSSEs）的相关研究进行了系统全面的总结和分析。

其中MOFs，电网COFs和POCs等开放骨架结构材料相关的复合固态电解质（Open-framework-relatedcompositeelectrolytes）在结合方式上主要属于第一类。对应的锂离子传输机理主要涉及到空位机理、全月间隙机理，或自由体积模型等。

考虑其一定的特殊性，交易计划本文将该类材料相关的固态/复合固态电解质专门作为一节进行总结分析，交易计划具体包括MOFs（Metal–organicframeworks，图7）、COFs（Covalentorganicframeworks，图8）和POCs（Porousorganiccages，图9）相关的固态电解质。

而其中的LAGP、组织LLZO等无机层则可以提高复合电解质的离子电导和机械强度等重要性能。其凭借行业领先的生产管理经验、新疆尖端的环保生产设备以及实战经验丰富的技术研发团队，新疆发展成为集研发、生产、销售、服务一体化的综合型家居企业。

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