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摘要：本研究从84篇实验论文中收录了483种氧化物，特别是，对于文献中基于不同阿伦尼乌斯公式计算的电导率，通过手动重新核对并重新绘制原始论文中的图表，统一重新评估了活化能和指前因子，从而构建了一个可解释的反馈模型。

关键词：氧化物离子导体、离子电导率、阿伦尼乌斯公式、活化能、指前因子

要点

针对固体氧化物燃料电池、氧气传感器、分离膜等不可或缺的氧化物离子导体，本研究详细查阅了过去约60年的文献，构建了一个包含483种氧化物的高质量数据集。
对于文献中基于不同阿伦尼乌斯公式计算的电导率，通过手动重新核对并重新绘制原始论文中的图表，统一重新评估了活化能和指前因子。
利用该数据库构建了一个可解释的反馈模型，表明氧化物离子迁移主要受局部排列环境和静电相互作用的控制。

概要

氧化物离子导体是支持固体氧化物燃料电池和氧气传感器等的重要材料，然而，能够横向比较多种材料的系统性数据基础尚不充分。

研究小组全面调查了过去约60年的实验报告，构建了一个整理了电导率的代表性指标——活化能和指前因子的数据集。

本研究从84篇实验论文中收录了483种氧化物。特别是，通过重新审视过去文献中散见的基于错误阿伦尼乌斯公式的分析，从原始论文的图表中重新提取数据点并重新计算，实现了一个具有可比性和可重复性的高可靠性数据基础。

此外，研究小组利用该数据集构建了一个可解释的回归模型。结果表明，活化能强烈依赖于局部结构环境，而指前因子则强烈依赖于金属-氧气之间的库仑相互作用。

本成果不仅整理了过往知识，还为未来探索新材料和验证机器学习的潜力奠定了基础。通过建立高可靠性的“AI ready”实验数据，有望加速下一代氧化物离子导体设计。

研究背景

氧化物离子导体是一种氧化物离子能在固体中高速移动的功能性材料，是决定固体氧化物燃料电池、氧气传感器和氧分离膜等性能的核心材料。在该材料体系中，已报道了钙钛矿、氟化物型、磷灰石型、白钨矿型、BIMEVOX型等多种结构，材料设计空间非常大。然而，由于各文献中测量方法和数据整理方式各不相同，因此跨材料体系的系统比较及设计指南的提取并不容易。

特别是，对于计算氧化物离子电导率所用的阿伦尼乌斯公式，不同文献可能采用不同的公式，这可能导致活化能和指前因子的比较出现系统性偏差，因此仅简单收集现有文献无法形成可靠的横向比较数据集。

研究内容

研究小组利用Web of Science、Scopus、Google Scholar等进行了文献调查，并反复进行前向和后向引用检索，系统地收集了关于氧化物离子导体的实验报告。随后，研究小组排除了电子传导贡献占主导的数据，仅筛选出可作为氧化物离子传导进行比较的数据。

本研究最大的特点是严格的手动重新评估。研究小组从原始论文的图中提取至少4个点、从表中提取至少2个数据点，并基于正确的阿伦尼乌斯公式重新计算了活化能和指前因子（图1）。由此，针对从84篇实验论文中获得的483种氧化物，研究小组构建了一个可在统一基准下进行比较的数据集。每个条目还包含成分、标准化成分、氧非化学计量比、电导率类型、测量方法、测量温度范围以及出处图表等信息（图2）。

图1. 本研究中数据集构建与整理流程。

展示了文献检索、目标数据筛选以及阿伦尼乌斯图重新评估等一系列步骤。特别是，为了纠正因使用错误公式而产生的系统误差，从原始论文的图表中重新提取数据点，并统一重新计算了活化能和指前因子。

图2. 针对483种氧化物整理的活化能与指前因子的分布。

可以俯瞰跨越不同结构的氧化物离子导体的位置，显示出在低温下实现高电导率的难度以及为此所需的设计方向。

此外，利用该数据集，研究小组构建了一个预测活化能和指前因子的可解释回归模型。结果表明，富氧环境和高配位数有利于抑制活化能，而弱的金属-氧相互作用对增大指前因子至关重要。也就是说，要提高氧化物离子电导率，需要分别考虑降低离子迁移势垒和增加跃迁尝试频率的设计方案。

未来展望

本次整理的数据集不仅可作为横向比较氧化物离子导体研究知识的基础，而且由于是以AI ready形式整理的信息，还可用于未来的数据驱动型材料探索以及机器学习潜力的有效性验证。特别是基于实验数据整理后的高质量数据集，因其能够影响预测模型的性能，对材料信息学的发展起着重要作用。

此外，本研究中获得的可解释模型也可用于新型氧化物离子导体的成分设计。还提出了扩展已知磷灰石型材料的有前景的候选材料，通过未来的实验验证和理论设计，有望加速开发能在更低温度下高性能运行的下一代氧化物离子导体。

https://www.tohoku.ac.jp/japanese/newimg/pressimg/tohokuuniv-press20260423_03web_ion.pdf

https://www.nature.com/articles/s41597-026-07100-x

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