钴酸锂是目前商用锂离子电池中应用最广泛的正极材料,其拥有较高的能量密度,理论上的比容量高达274 m Ah/g,但是为了保持其性能的稳定,商用钴酸锂电池的最高充电电压为4.2 V,其对应的比容量仅为140 m Ah/g,远没有达到钴酸锂的理论比容量。理论上,随着工作截止电压的提高,钴酸锂中会有更多的Li+能够进行可逆的脱嵌行为,从而达到同时提升能量密度和功率密度的目的。但是,由于材料物相结构的限制,钴酸锂在高截止电压下工作时会发生不可逆的有害相变。掺杂可以有效的改善这一问题。目前研究掺杂钴酸锂材料的方法多是依靠传统实验和第一性原理计算相结合,这会耗费大量的人力与时间成本,且对于选择的掺杂元素应该具有何种特性没有准确的定位方向。本文将使用数据驱动和实验相结合的方法,研究掺杂元素特性对钴酸锂电化学性能的影响。首先,按照一定的条件从已发表的研究论文中收集掺杂钴酸锂的数据,以材料表征结果、实验参数和掺杂元素特性三个方面的参数为变量,首圈放电容量（IC）和第25圈放电容量（EC）为目标值建立了钴酸锂循环性能的预测模型。通过皮尔森系数和对掺杂机理的进一步了解,筛选了与循环性能关联度更高的变量,基于这些变量的随机森林算法（RF）预测模型对钴酸锂首圈放电容量和第25圈放电容量的R~2test分别达到了0.46和0.6,RMSE分别达到了17.74992 m Ah/g和15.27574m Ah/g,这个结果证明我们通过变量的筛选提高了模型的预测精度。后续通过对RF预测模型中各变量对IC和EC预测结果的影响程度进行对比,我们发现离子电负性是影响掺杂钴酸锂循环性能的关键因素。进一步的,为了验证机器学习的结果,使用离子半径相似且离子电负性相差较大的元素La和Bi对钴酸锂进行单掺杂实验。结果表明:在0.1%掺杂量下,La和Bi对钴酸锂的形貌和晶体结构没有太大的影响。Li Co0.999La0.001O2具有更好的循环性能,在0.5 C倍率下循环100圈后容量保留率为70.58%,Li Co0.999Bi0.001O2的容量保留率为0。高电负性的Bi3+对电子有更强的吸引力,使得钴酸锂材料晶格中的电子云分布产生变化,且不利于均匀致密的CEI膜的生成,最终导致材料在充放电过程中的结构稳定性变差,严重降低了钴酸锂的循环寿命。最后,由于目前实际应用的掺杂钴酸锂材料以多元素共掺杂为主,故以Bi-Al和La-Al为例,进一步地验证了机器学习在实际应用中的价值和适用性。Al的掺杂能够通过改善BA-LCO循环过程中的晶体结构稳定性以及表面生成CEI膜的形貌,极大的提升了材料的在4.5 V电压下的循环性能。对离子电负性小的La元素来说,LA-LCO在经过长期充放电循环后的晶体结构相比于只掺杂La的样品显示出更小的变化,说明Al掺杂能够提升钴酸锂晶体结构在长循环过程中的稳定性。