升文教授，王伟等电池项目组的主要成员都在。
“我们目前正在尝试物理吸附，使用碳纳米管（t）或石墨烯形成导电网络，降低局部电流密度：：
赵教授先简要阐述这段时间的实验进度。
目前，锂离子电池样品已经到了理论能量密度，分别从电解液调节，正负极材料和隔膜上进行集中突破。
数据量极其庞大。
对于完整的电池样品而言，内部的每一个变量调整都会导致电池性能出现剧烈波动，
甚至直接报废。
“基本没问题，我花了些时间，做了个模型。”
许青舟把硬盘插在计算机上，调出模型。
“我把它叫做‘qd-sc模型’，quantp（量子自旋），dynailogy（动态拓扑），stochasticprocess（随机过程），posite（复合），”
“可以根据相场方程预测不同电解质各项异性扩散系数下的枝晶生长路径。”
“模型中，我借助量子自旋的某些性质，以此来调控锂离子沉积路径，再用动态拓扑优化多孔界面结构。”
“通过蒙特卡洛仿真预测高电流密度（>5a/c㎡2）下的枝晶生长偏转概率：”
半小时过后。
许青舟停下，视线在陷入沉思的研究员身上扫了扫，说：“我已经说完模型的主要构架，细节信息，我已经整理出手稿级微分方程和群论符号，上载到云端，你们下来自己看，大家有没有补充？”
“想在你这位菲尔兹奖得主的模型里找漏洞，恐怕有难度。”
王伟摇了摇头。
其它几个骨干同样摇头。
“微观相场模型驱动电解质设计：”
赵升文扶了扶眼镜，赞叹，“很新颖的设计，你这个模型一出，绝对可以让我们的实验事半功倍。把这个模型搞出来，你花费了不少功夫吧？”
“是耗费了些心思。”
许青舟点头，连续熬了好几天夜，前前后后用了快两个月时间，但一切都是值得的，
在某种程度可以说，做实验其实就是试错过程，通过不断地试错，最终找到正确答案。
这个模型，可以大大减少试错的过程。
“好，剩下的交给我们。”
赵升文很有信心地说道，一看就知道许青舟这几天没休息好。
就在许青舟和赵升文他们开会