本书以复杂铝电解质体系为研究对象，采用多种分析检测手段，获得了复杂铝电解质体系的化学组成、物相组成、元素赋存状态和热稳定性等物理化学性质，揭示了复杂铝电解质体系区域性特征，建立了原材料、辅助材料和复杂电解质体系形成之间的映射关联。采用机器学习算法，构建了基于多基体类型、宽成分范围复杂铝电解质样本的初晶温度预报模型。采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术，基于特征提取和机器学习融合的化学计量学方法实现了复杂铝电解质分子比(CR)的定量分析测定。开展了熔融复杂铝电解质CR和Ca、Mg含量的LIBS原位在线检测实验，首次实现复杂铝电解质体系主要成分的LIBS原位在线检测分析。