Quantifying and Interpreting Solvation Power of Cyclic Carbonate by Chemical Calculation and Machine Learning

2026

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1021/acs.jpclett.6c01151
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Ion dynamics in carbonate electrolytes are fundamentally governed by the solvation power of cyclic solvents, a property whose quantification remains elusive because of the intricate competition between electronic and steric effects. We decouple these influences by defining two core descriptors: (i) the nature of the functional groups furnishing solvation sites, encompassing coordinating atom charges and electron localization function (ELF) values, and (ii) structural adaptability, derived from the substituent volume and its distance from the coordination site. Building upon this framework, the quantitative correlations between these descriptors and solvation power, along with their underlying mechanisms, are investigated through an integrated approach of mathematical fitting and machine learning (ML). Notably, functional group properties and structural compatibility comparably contribute to solvation power, challenging the conventional understanding that functional group attributes predominantly dictate the solvation behavior. This work provides a chemical foundation for the rational selection of cyclic carbonate-based electrolytes for battery chemistry.