摘要：在燃料电池和电解槽等电化学器件中，电解质材料的性能至关重要。质子导体因其高离子电导率和潜在稳定性被广泛关注，但现有氧化物往往存在“质子陷阱”问题：高掺杂能提高质子浓度，却降低扩散速率，从而限制整体电导率。如何同时实现高质子浓度与高迁移率，是这一领域长期悬而未解
在燃料电池和电解槽等电化学器件中，电解质材料的性能至关重要。质子导体因其高离子电导率和潜在稳定性被广泛关注，但现有氧化物往往存在“质子陷阱”问题：高掺杂能提高质子浓度，却降低扩散速率，从而限制整体电导率。如何同时实现高质子浓度与高迁移率，是这一领域长期悬而未解的难题。
成果简介
本研究报道了一类 高Sc掺杂的立方钙钛矿氧化物（如BaSn₀.₃Sc₀.₇O₃−δ、BaTi₀.₂Sc₀.₈O₃−δ） ，在300 °C下实现了超过0.01 S cm⁻¹的质子电导率，突破了燃料电池电解质的应用门槛。机器学习分子动力学模拟揭示：ScO₆八面体网络为质子提供快速扩散通道，从而缓解质子陷阱效应。材料同时表现出优异的化学稳定性，可在高CO₂环境下长期保持结构不变。
研究亮点
高性能质子导体 ：在300 °C下电导率超过0.01 S cm⁻¹，满足燃料电池应用需求。
机制揭示 ：ScO₆网络为质子提供连续扩散通道，即使存在质子-掺杂体结合，也能保持高扩散速率。
机器学习助力 ：利用神经网络势分子动力学模拟，清晰追踪质子在晶格中的迁移路径。
超强稳定性 ：在高浓度CO₂环境下，材料稳定运行超过398小时，模拟寿命超过百年。
配图精析
图1 ：展示不同Sc掺杂的BaSnO₃、BaTiO₃等体系的质子浓度、扩散率和电导率，证明高掺杂突破了传统“浓度–扩散率折衷”。
图2 ：通过同位素替换实验证明质子是主要载流子；电化学测试确认BaSn₀.₃Sc₀.₇O₃−δ为纯质子导体。
图3 ：机器学习模拟结果揭示质子在ScO₆网络中的迁移轨迹，显示快速且连续的扩散路径。
图4 ：透射电镜与能谱分析表征了材料的原子结构；CO₂耐受性测试显示材料长期稳定。
图5 ：比较Sc与Y掺杂的迁移能垒差异，提出“晶格柔性”（lattice softness）作为新设计指标，指导未来材料开发。
AI视界点评
GPT 5.0：该研究打破了质子导体中长期存在的“陷阱效应”限制，提出了 通过ScO₆网络实现快速扩散 的新设计理念。未来，这一策略有望推广至更多钙钛矿体系，为 中低温燃料电池、电解槽及其他固态电化学器件 的发展提供全新材料平台。
文献信息
期刊：Nature Materials
DOI：10.1038/s41563-025-02311-w
来源：寂寞的咖啡
