上海硅酸盐地点开展核算电化学办法与固体电解质猜测研讨中获发展

资料多标准核算和机器学习是新资料规划的重要技术手段，在提醒资料本征特性与微观功能的内涵联系方面具有优势。就电池资料而言，电化学功能包含了能量密度、倍率功能、循环功能等多要素。怎么经过这些办法完成杂乱电池资料功能的有用核算与模仿，对电池资料规划与功能优化十分重要。

近期，中国科学院上海硅酸盐研讨所研讨员刘建军团队从电池资猜中电化学反响焓变对可变参数(如电荷转移数、离子搬迁反响坐标、副反响焓变等)微分的电化学活性核算模型动身，构建了多标准办法和机器学习结合的核算电化学办法，并确认了电化学功能核算的边界条件。使用这种核算电化学办法，能够完成电池资料能量密度与倍率功能有用猜测，并能经过与机器学习办法结合，完成电池循环功能的有用猜测。相关作业宣布在WIREs Computational Molecular Science上。

固体电解质是全固态电池的重要组成，需求满意高离子电导率与电化学稳定性。研讨团队使用核算电化学办法，初次发现一种阳离子与阴离子互为五配位多面体堆积的资料Li3NbO4。与传统晶体结构出现四配位与六配位不同，该[LiO5]与[NbO5]五配位结构，拓宽了Li+离子的搬迁通道，具有低的离子搬迁势垒(0.39V)与高的离子电导率(3.3×10-2S/cm)，电化学窗口达到了4.38V。相关作业宣布在ACS Energy Letters上。

研讨作业得到国家自然科学基金重点项目、面上项目、青年基金项目和上海市科委等的支撑。

论文链接：1、2

图1.电化学性质核算办法的实质是在多标准上求解能量对不同变量参数的微分

图2.(a)五配位Li3NbO4的晶体结构;(b)锂离子的搬迁通道