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基于大數(shù)據(jù)的電池新材料設(shè)計(jì)

作者:許晶 王宇琦 符曉 楊其凡 連景臣 王力奇 肖睿娟 來(lái)源:儲(chǔ)能科學(xué)與技術(shù) 發(fā)布時(shí)間:2024-10-11 瀏覽:次

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     本文亮點(diǎn):1. 圍繞固態(tài)電池中的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題,開(kāi)發(fā)了多精度傳遞的高通量計(jì)算流程,基于此設(shè)計(jì)了多種新型候選電池材料;2. 積極探索機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在模擬固態(tài)電池中復(fù)雜物理現(xiàn)象、加速高通量計(jì)算流程中的應(yīng)用。

  摘 要 固態(tài)電池是極具潛力的下一代儲(chǔ)能器件之一,尋找綜合性能優(yōu)異的電池材料有望從根本上提升電池的性能。本文圍繞固態(tài)電池中離子傳輸、表面/界面現(xiàn)象以及微觀(guān)結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)演化等關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題,介紹了基于多精度傳遞思想的高通量材料篩選策略,以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在加速模擬復(fù)雜物理化學(xué)過(guò)程、解析電池內(nèi)部復(fù)雜構(gòu)效關(guān)系的突出作用。受益于多精度傳遞思想和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用,可以從直接篩選、元素替換、結(jié)構(gòu)單元搭建、非晶結(jié)構(gòu)構(gòu)建等多個(gè)角度高效獲得快離子導(dǎo)體材料,多維度解析離子傳輸性能與微觀(guān)機(jī)制,極大豐富了電極材料、固態(tài)電解質(zhì)材料等候選范圍。此外,針對(duì)電池材料研發(fā)流程的云工具箱提供了數(shù)據(jù)歸檔、分析及復(fù)用等多項(xiàng)功能,旨在使得借助大數(shù)據(jù)和人工智能的材料研發(fā)流程更為自動(dòng)化。本文介紹的基于大數(shù)據(jù)的研究思路和研究模式,結(jié)合新興的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),能夠有效加速新型電池材料的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)進(jìn)程,深化對(duì)電池內(nèi)部復(fù)雜物理化學(xué)現(xiàn)象的理解,為設(shè)計(jì)實(shí)用的新型固態(tài)電池材料賦能。

  關(guān)鍵詞 儲(chǔ)能材料;材料設(shè)計(jì);高通量計(jì)算;大數(shù)據(jù);人工智能

  作為電動(dòng)汽車(chē)和大規(guī)模儲(chǔ)能等國(guó)家戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵的固態(tài)二次電池技術(shù),是下一代最有前景的儲(chǔ)能技術(shù)之一,也是我國(guó)未來(lái)能源戰(zhàn)略不可或缺的重要支撐。二次電池的性能目標(biāo),包括高安全性、高能量密度、高功率密度、長(zhǎng)循環(huán)壽命、高放電電壓、高庫(kù)侖效率、低自放電率、低成本、寬溫域等。目前還沒(méi)有一種電池可以同時(shí)滿(mǎn)足以上所有技術(shù)指標(biāo)的要求。在電池整體層面上,可以通過(guò)優(yōu)化電池結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、建立電池管理系統(tǒng)等方法提升電池性能,但這些方法受制于電池材料的性質(zhì)極限。因此尋找綜合性能優(yōu)異的電池材料,從原子結(jié)構(gòu)和微觀(guān)形貌的層面去調(diào)節(jié)電池各個(gè)組成部分,將有可能從根本上提升電池的整體性能。本文圍繞固態(tài)電池新材料的研發(fā)需求,介紹基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)所發(fā)展的材料篩選及設(shè)計(jì)方法,并給出各種實(shí)際的材料開(kāi)發(fā)案例,以說(shuō)明如何借助新興的數(shù)字化工具,實(shí)現(xiàn)電池新材料研發(fā)的加速。

  1 發(fā)展現(xiàn)狀

  1.1 離子傳輸

  離子傳輸是指離子在固體或液體介質(zhì)中的擴(kuò)散或遷移過(guò)程。在固態(tài)電池的充放電過(guò)程中涉及到大量的離子輸運(yùn)過(guò)程,如工作離子從電極材料嵌入和脫出、穿過(guò)電解質(zhì)完成正負(fù)極間電荷傳輸?shù)取W鳛殡姵毓ぷ鞯暮诵牟襟E,離子輸運(yùn)行為直接影響了電池的倍率性能、實(shí)際輸出能量密度以及穩(wěn)定性等。因此,深入理解并優(yōu)化離子輸運(yùn)過(guò)程對(duì)提高固態(tài)電池的綜合性能至關(guān)重要。通過(guò)先進(jìn)的實(shí)驗(yàn)表征技術(shù)(如交流阻抗技術(shù))可以得到電池材料的離子電導(dǎo)率,然而原子尺度下單個(gè)離子傳輸事件發(fā)生的時(shí)間尺度通常在皮秒量級(jí),因而需要通過(guò)計(jì)算模擬技術(shù)深入探知工作離子在電池材料中的輸運(yùn)機(jī)制,為設(shè)計(jì)新型快離子導(dǎo)體奠定理論基礎(chǔ)。

  離子在固體介質(zhì)中的傳輸通常需借助材料中的缺陷,如空位缺陷和間隙缺陷,因而常見(jiàn)的離子傳輸機(jī)制有空位傳輸機(jī)制、間隙機(jī)制、集體輸運(yùn)機(jī)制以及葉輪機(jī)制等。元素?fù)诫s是提升材料離子電導(dǎo)率的重要方式,通過(guò)引入同價(jià)或異價(jià)元素,不僅可以實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷類(lèi)型和濃度的調(diào)控,還可以調(diào)控遷移離子濃度及離子擴(kuò)散通道的大小,由此觸發(fā)葉輪機(jī)制,大幅提升材料的離子電導(dǎo)率。高效確定摻雜元素類(lèi)型和摻雜濃度、深入理解特定體系的摻雜機(jī)制是當(dāng)前摻雜策略面臨的主要挑戰(zhàn)。除了對(duì)已知材料進(jìn)行改性,還需要設(shè)計(jì)全新結(jié)構(gòu)的快離子導(dǎo)體體系以滿(mǎn)足固態(tài)電池對(duì)快離子導(dǎo)體的綜合需求。先進(jìn)的晶體結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法可以進(jìn)一步擴(kuò)充待選材料空間,為全新電池材料的發(fā)現(xiàn)提供更多的可能。目前基于高精度密度泛函理論(DFT)方法對(duì)單個(gè)材料進(jìn)行離子輸運(yùn)性質(zhì)評(píng)估具有耗時(shí)長(zhǎng)、計(jì)算成本高等缺點(diǎn),難以高效完成以高離子電導(dǎo)率為核心目標(biāo)進(jìn)行大規(guī)模篩選候選快離子導(dǎo)體的任務(wù)。

  1.2 表面/界面現(xiàn)象

  固態(tài)電池中存在很多表界面,如正極/電解質(zhì)界面、負(fù)極/電解質(zhì)界面、復(fù)合電極內(nèi)部的界面、復(fù)合電解質(zhì)內(nèi)部的界面、電極與集流體、活性物質(zhì)與導(dǎo)電劑之間的界面等,這些界面處的物理和化學(xué)性質(zhì)直接影響電池的離子傳輸效率、穩(wěn)定性和界面電阻等。例如,界面接觸不良或熱力學(xué)不穩(wěn)定的材料組合,會(huì)導(dǎo)致離子傳輸受阻、界面阻抗增加、活性物質(zhì)消耗、枝晶生長(zhǎng)等問(wèn)題,甚至引發(fā)電池失效。對(duì)于負(fù)極/電解質(zhì)界面,特別是使用鋰金屬作為負(fù)極時(shí),鋰的沉積和溶解過(guò)程可能導(dǎo)致界面的不斷重構(gòu),帶來(lái)嚴(yán)重的界面反應(yīng),如不穩(wěn)定的固體電解質(zhì)界面(SEI)的形成、不均勻的界面鋰離子輸運(yùn)、鋰枝晶的產(chǎn)生等,甚至造成電池短路。此外,負(fù)極材料(如硅、錫等)在充放電過(guò)程中的體積變化也會(huì)影響界面的機(jī)械穩(wěn)定性。界面的穩(wěn)定性與界面處材料的熱力學(xué)性質(zhì)、電子結(jié)構(gòu)以及力學(xué)等性質(zhì)密切相關(guān)。在固態(tài)電池設(shè)計(jì)中,需要綜合考慮界面處材料的匹配性,如電化學(xué)匹配性和化學(xué)穩(wěn)定性等。電化學(xué)窗口主要由材料的電子結(jié)構(gòu)決定,是衡量電解質(zhì)材料穩(wěn)定工作電壓范圍的重要指標(biāo),為電極材料的選擇提供關(guān)鍵依據(jù)。電化學(xué)窗口的寬度應(yīng)該大于正極和負(fù)極的電化學(xué)勢(shì)之差,否則會(huì)在電極與電解質(zhì)之間形成鈍化層以滿(mǎn)足電勢(shì)條件,對(duì)離子傳輸產(chǎn)生影響。為了緩解上述界面不穩(wěn)定的問(wèn)題,對(duì)電極材料進(jìn)行表面包覆以及構(gòu)建人工固體電解質(zhì)界面等策略被廣泛采用,以形成穩(wěn)定、利于離子傳輸且均勻致密的界面層。理解固態(tài)電池中的表界面形成及演化機(jī)制、工作離子在表界面處的傳輸行為對(duì)固態(tài)電池的設(shè)計(jì)極為關(guān)鍵。目前采用實(shí)驗(yàn)技術(shù)手段難以對(duì)表界面進(jìn)行直接表征,通過(guò)對(duì)界面現(xiàn)象的簡(jiǎn)化,可以計(jì)算多種材料及其在一定工作條件下的熱力學(xué)反應(yīng)來(lái)判斷材料匹配時(shí)的熱力學(xué)穩(wěn)定性及電化學(xué)穩(wěn)定性,然而對(duì)于大尺度、長(zhǎng)時(shí)間的復(fù)雜界面現(xiàn)象仍難以使用高精度密度泛函理論方法模擬。

  1.3 微觀(guān)結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)演變

  微觀(guān)結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)演變對(duì)固態(tài)電池性能具有至關(guān)重要的影響。電極材料相變、電極材料顆粒狀態(tài)變化、固態(tài)電解質(zhì)離子傳輸路徑變化均會(huì)影響電池的能量存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)換能力,進(jìn)而影響電池的循環(huán)壽命和穩(wěn)定性。在充放電過(guò)程中,電極材料會(huì)經(jīng)歷復(fù)雜的相變過(guò)程。例如,磷酸鐵鋰正極和石墨負(fù)極隨著鋰離子的嵌入和脫出會(huì)發(fā)生一系列結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變,對(duì)電極體積(膨脹/收縮)、微觀(guān)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性、顆粒形貌以及電化學(xué)性能產(chǎn)生影響。例如,當(dāng)鋰離子嵌入硅負(fù)極時(shí),硅的體積會(huì)膨脹到初始體積的400%以上,這種劇烈的體積變化易導(dǎo)致硅顆粒的破碎和結(jié)構(gòu)疲勞,從而影響電池的循環(huán)壽命和穩(wěn)定性。此外,微觀(guān)結(jié)構(gòu)的改變會(huì)直接影響離子傳輸路徑,從而進(jìn)一步影響固態(tài)電池的電化學(xué)性能,維持穩(wěn)定高效的離子傳輸路徑是電池性能提升的關(guān)鍵。一方面,電極材料的結(jié)構(gòu)變化(相變、顆粒破碎等)會(huì)改變固態(tài)電解質(zhì)與電極間的接觸面積,從而影響離子的傳輸效率;另一方面,固態(tài)電解質(zhì)的結(jié)構(gòu)特性也會(huì)影響離子在其中的傳輸路徑和勢(shì)壘。為了提升固態(tài)電池的性能,基于以上微觀(guān)結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)演變歷程,大量關(guān)于調(diào)控和優(yōu)化電池材料微觀(guān)結(jié)構(gòu)、改善電池材料的合成和后處理工藝等方面的工作得到了廣泛關(guān)注。解構(gòu)材料的微觀(guān)結(jié)構(gòu)演化規(guī)律、微觀(guān)結(jié)構(gòu)與固態(tài)電池性能之間復(fù)雜的構(gòu)效關(guān)系,對(duì)于設(shè)計(jì)和優(yōu)化電池材料具有重要的指導(dǎo)作用,利用現(xiàn)有的計(jì)算模擬技術(shù)難以以密度泛函理論的精度對(duì)材料的微觀(guān)結(jié)構(gòu)及其動(dòng)態(tài)演化過(guò)程進(jìn)行模擬。隨著大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在能源材料及計(jì)算材料學(xué)等領(lǐng)域的深度應(yīng)用,可以通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)和模擬數(shù)據(jù)以預(yù)測(cè)電池材料的微觀(guān)結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)演變過(guò)程,評(píng)估其對(duì)電池性能的影響,進(jìn)而助力新電池材料的開(kāi)發(fā)。

  2 基于大數(shù)據(jù)的電池材料模擬方法

  現(xiàn)有的材料模擬方法在解析復(fù)雜結(jié)構(gòu)體系和復(fù)雜關(guān)聯(lián)體系時(shí)仍存在局限性,針對(duì)二次電池材料體系中電荷轉(zhuǎn)移和離子輸運(yùn)這兩大關(guān)鍵過(guò)程的研究,通過(guò)發(fā)展新型數(shù)據(jù)方法和高通量高精度算法,可有效促進(jìn)核心構(gòu)效關(guān)系的解析和新材料的開(kāi)發(fā)。針對(duì)電池材料設(shè)計(jì)的應(yīng)用場(chǎng)景,本工作開(kāi)發(fā)了如圖1所示的用于加速新材料發(fā)現(xiàn)的計(jì)算模擬流程:一方面基于多精度傳遞思想,通過(guò)在不同精度計(jì)算方法之間建立起參數(shù)傳遞,實(shí)現(xiàn)基于核心構(gòu)效關(guān)系和目標(biāo)物性的新材料篩選;同時(shí)將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于電池材料大數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)原子結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與關(guān)鍵物性之間對(duì)應(yīng)模型的建立。本工作提出的基于大數(shù)據(jù)和人工智能的材料設(shè)計(jì)方法中不涉及針對(duì)特定元素、特定體系的計(jì)算方法,因此可適用于多種電池體系,具有較好的普適性和擴(kuò)展性。

圖1 基于多精度傳遞思想的高通量計(jì)算流程 (a) 和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的構(gòu)效關(guān)系模型建立的過(guò)程 (b)

  2.1 多精度傳遞的高通量計(jì)算流程

  通過(guò)結(jié)合不同精度的計(jì)算方法,可以實(shí)現(xiàn)以高離子電導(dǎo)率為核心目標(biāo)的高通量材料篩選。鍵價(jià)理論(BV)基于晶體結(jié)構(gòu)和離子間的鍵合關(guān)系計(jì)算遷移離子在結(jié)構(gòu)中不同位置的勢(shì)能,由此可以獲得最低能量路徑和離子遷移勢(shì)壘,目前被廣泛應(yīng)用于電池材料離子傳輸路徑的探索中。采用該方法得到的離子遷移勢(shì)壘精度有限,但其計(jì)算效率極高,且不同結(jié)構(gòu)之間的遷移能壘相對(duì)大小與實(shí)驗(yàn)和密度泛函方法所得結(jié)果較為一致,因而適用于對(duì)大量候選材料的初步篩選。微動(dòng)彈性帶(NEB)方法是一種尋找給定的初始和最終狀態(tài)之間的最低能量路徑的技術(shù)。NEB已成功應(yīng)用于定量理解遷移離子在正極材料和固態(tài)電解質(zhì)中的擴(kuò)散行為,可以以DFT精度獲得遷移離子在材料中傳輸?shù)膭?shì)壘,然而其面臨著可能的初始路徑多、計(jì)算成本高、耗時(shí)長(zhǎng)等缺點(diǎn)。為了以高精度高效評(píng)估材料的離子輸運(yùn)行為,可以通過(guò)BV方法初步確定遷移離子在材料中的傳輸路徑,并以此作為NEB方法的初始路徑輸入,進(jìn)一步計(jì)算路徑和離子遷移勢(shì)壘。從頭算分子動(dòng)力學(xué)(AIMD)模擬是一種基于第一性原理計(jì)算和經(jīng)典力學(xué)的模擬技術(shù),近年來(lái)已被廣泛應(yīng)用于探究電池材料中的動(dòng)力學(xué)行為。AIMD方法可以模擬不同溫度下結(jié)構(gòu)在飛秒尺度的演化過(guò)程,結(jié)合隨機(jī)行走模型和阿侖尼烏斯關(guān)系,可外推得到不同溫度下的離子擴(kuò)散信息。此外,通過(guò)統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)演化過(guò)程中的一些變量(如鍵長(zhǎng)、鍵角),還可以獲得單個(gè)原子擴(kuò)散路徑的詳細(xì)信息。AIMD方法為深入理解材料離子擴(kuò)散動(dòng)力學(xué)過(guò)程提供了更多視角。與NEB方法相比,AIMD方法只需輸入初始結(jié)構(gòu)即可獲得擴(kuò)散信息,但其計(jì)算成本更高、耗時(shí)更長(zhǎng)。在多精度傳遞的高通量計(jì)算流程中,可以充分結(jié)合不同精度計(jì)算方法的優(yōu)勢(shì),先利用BV方法初步判斷離子遷移的可能性和路徑,對(duì)候選結(jié)構(gòu)進(jìn)行高效初篩;針對(duì)初篩所得候選材料,結(jié)合NEB與AIMD方法,針對(duì)不同的任務(wù)目標(biāo)設(shè)置不同模擬溫度和不同模擬時(shí)長(zhǎng)以達(dá)到高效獲取離子輸運(yùn)信息的目的,輔以NEB模擬精確定量理解離子傳輸機(jī)制和傳輸行為。進(jìn)一步地,還可以通過(guò)在不同精度的計(jì)算結(jié)果之間,訓(xùn)練低精度模型和高精度模型,構(gòu)建出圖2所示的迭代流程,逐步提升模型精度從而加速材料篩選和設(shè)計(jì)過(guò)程。

圖2 實(shí)現(xiàn)多精度傳遞的高通量計(jì)算程序的流程圖

  2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)方法加速

  2.2.1 物性模型+結(jié)構(gòu)弛豫模型

  機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以借助材料的元素、結(jié)構(gòu)信息直接預(yù)測(cè)材料物性。快離子導(dǎo)體材料的篩選流程中涉及離子遷移性質(zhì)的計(jì)算,AIMD和NEB方法的計(jì)算復(fù)雜度高、計(jì)算耗時(shí)長(zhǎng)且計(jì)算成本高。為了加速離子遷移勢(shì)壘的估計(jì),本工作構(gòu)建了機(jī)器學(xué)習(xí)離子遷移勢(shì)壘模型(Ea模型)。其中訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集是3136個(gè)無(wú)機(jī)晶體數(shù)據(jù)庫(kù)(ICSD)中含有特定陽(yáng)離子(Ag+、Al3+、Ca2+、K+、Li+、Mg2+、Na+、Zn2+)的化合物,以成分和結(jié)構(gòu)信息作為輸入特征,以鍵價(jià)(BV)方法計(jì)算所得離子遷移勢(shì)壘作為輸出標(biāo)簽。Ea模型在測(cè)試集上的平均絕對(duì)誤差(MAE)為0.265 eV。使用Ea模型可以從候選材料集合中快速篩選出離子遷移勢(shì)壘較低的材料,高效精簡(jiǎn)了候選材料空間。

  元素?fù)诫s是提升電池材料性能的常用策略。然而不同摻雜比例和不同摻雜位點(diǎn)分布下對(duì)應(yīng)大量的衍生結(jié)構(gòu),結(jié)構(gòu)弛豫任務(wù)量大,使用密度泛函理論方法計(jì)算耗時(shí)很長(zhǎng)。為了加速摻雜結(jié)構(gòu)Li1-2xMgxBiOS的結(jié)構(gòu)弛豫,本工作構(gòu)建了機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)弛豫模型(E-f模型),由晶體能量預(yù)測(cè)模型和原子受力預(yù)測(cè)模型兩部分組成。訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集是66個(gè)具有不同摻雜比例和位點(diǎn)分布的Li1-2xMgxBiOS(x=0,0.0625,0.125,0.1875,0.25,0.3125,0.375,0.4375)數(shù)據(jù),提取DFT結(jié)構(gòu)弛豫過(guò)程中結(jié)構(gòu)的能量和原子受力信息,共有9858個(gè)能量數(shù)據(jù)和58889個(gè)力數(shù)據(jù)。晶體能量預(yù)測(cè)模型以原子位置平滑重疊性質(zhì)(smooth overlap of atomic positions, SOAP)作為輸入特征,以晶體能量作為輸出標(biāo)簽,模型在測(cè)試集上的能量MAE為1 meV/atom,與DFT預(yù)測(cè)實(shí)際體系的能量精度相當(dāng)。原子受力模型以含有方向信息的自適應(yīng)、通用、局域相關(guān)的性質(zhì)(adaptive, generalizable, and neighborhood informed fingerprint, AGNI)作為輸入特征,以原子受力作為輸出標(biāo)簽,模型在測(cè)試集上的MAE為13~25 meV/?。將E-f模型應(yīng)用于各種摻雜結(jié)構(gòu)的弛豫計(jì)算,計(jì)算效率得到極大的提升。如圖3所示,借助Ea模型和E-f模型,可以加速快離子導(dǎo)體材料的篩選、高效優(yōu)化摻雜策略,助力新型快離子導(dǎo)體材料的發(fā)現(xiàn)進(jìn)程。

圖3 加速的快離子導(dǎo)體材料篩選和優(yōu)化摻雜策略探索流程

  2.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)原子間勢(shì)函數(shù)模型

  機(jī)器學(xué)習(xí)原子間勢(shì)函數(shù)模型是通過(guò)學(xué)習(xí)大量第一性原理計(jì)算結(jié)果建立的一類(lèi)能夠準(zhǔn)確描述原子間相互作用的模型。與基于經(jīng)驗(yàn)勢(shì)函數(shù)的力場(chǎng)相比,機(jī)器學(xué)習(xí)原子間勢(shì)函數(shù)模型具有更高的精度和泛化能力,能夠有效地模擬更長(zhǎng)時(shí)間、更大尺度的復(fù)雜物理現(xiàn)象。近年來(lái),基于深度學(xué)習(xí)的勢(shì)函數(shù)模型被廣泛研究,例如深度勢(shì)能模型(DP)、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的晶體哈密頓圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CHGNet)以及等變神經(jīng)原子間勢(shì)(NequIP)等。由于晶體結(jié)構(gòu)具有平移對(duì)稱(chēng)性、旋轉(zhuǎn)對(duì)稱(chēng)性以及同種原子交換不變性等,通常用于描述晶胞內(nèi)原子位置的笛卡爾坐標(biāo)并不適合直接作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。為了保證對(duì)稱(chēng)性,一類(lèi)方法是設(shè)計(jì)基于結(jié)構(gòu)內(nèi)部坐標(biāo)(如原子間距、原子間夾角)的描述符以實(shí)現(xiàn)對(duì)晶體結(jié)構(gòu)的描述,配合上特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以保證對(duì)稱(chēng)性?;谥行脑訉?duì)稱(chēng)函數(shù)(ACSF)的高維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢(shì)函數(shù)以及深度勢(shì)能模型[圖4(a)]是該類(lèi)策略的典型代表;另一類(lèi)方法是采用等變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即輸入數(shù)據(jù)的變換會(huì)反映在網(wǎng)絡(luò)的輸出上,這對(duì)預(yù)測(cè)單個(gè)原子受力極為有益,例如NequIP是一種基于E(3)群的等變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢(shì)函數(shù)模型[圖4(c)],其模型規(guī)模較小,使用較小的數(shù)據(jù)集即可達(dá)到與DFT精度相當(dāng)?shù)念A(yù)測(cè)效果。對(duì)晶體結(jié)構(gòu)描述的準(zhǔn)確程度直接影響了相應(yīng)原子間勢(shì)函數(shù)模型的精度,目前對(duì)晶體結(jié)構(gòu)的描述方法主要可分為局域描述符和圖表示,局域描述符僅描述處于中心原子截?cái)喟霃椒秶鷥?nèi)的原子為中心原子的局域環(huán)境,并依據(jù)該局域環(huán)境進(jìn)行目標(biāo)性質(zhì)推斷,ACSF和SOAP屬于該類(lèi)描述符的典型代表;而圖表示則將原子或化學(xué)鍵作為結(jié)點(diǎn),原子間或化學(xué)鍵間的關(guān)系作為邊,配合多個(gè)信息傳遞層,將近鄰結(jié)點(diǎn)的信息進(jìn)行多次傳播,最終通過(guò)聚合函數(shù)獲得完整晶體結(jié)構(gòu)的描述,如晶體圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CGCNN)以及CHGNet是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代表。此外,為了提升模型的訓(xùn)練效率,降低所需訓(xùn)練數(shù)據(jù)量,基于遷移學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)原子間勢(shì)函數(shù)預(yù)訓(xùn)練模型也得到了發(fā)展。例如,基于150萬(wàn)條Materials Project結(jié)構(gòu)優(yōu)化數(shù)據(jù)訓(xùn)練所得CHGNet預(yù)訓(xùn)練模型的能量平均絕對(duì)誤差為30 meV/atom,原子力平均絕對(duì)誤差為77 meV/?,利用少量數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)一步微調(diào)可將誤差減小一個(gè)數(shù)量級(jí)。除了描述符以及機(jī)器學(xué)習(xí)模型的架構(gòu),用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集的質(zhì)量對(duì)最終模型的性能有著至關(guān)重要的影響。在高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的構(gòu)建中,通常采用高通量計(jì)算方法在相同精度下獲得廣泛的、一致的數(shù)據(jù)集,以避免由于精度差異帶來(lái)的噪聲。

圖4 幾種典型機(jī)器學(xué)習(xí)原子間勢(shì)函數(shù)的模型結(jié)構(gòu)示意圖 (a) DP描述符構(gòu)建工作流;(b) CHGNet網(wǎng)絡(luò)架構(gòu);(c) NequIP網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

  相比于第一性原理計(jì)算和經(jīng)驗(yàn)力場(chǎng)的方法,基于機(jī)器學(xué)習(xí)原子間勢(shì)函數(shù)模型的方法表現(xiàn)出計(jì)算精度和速度的優(yōu)勢(shì),使得以DFT精度模擬固態(tài)電池中的復(fù)雜物理現(xiàn)象成為可能。然而基于機(jī)器學(xué)習(xí)勢(shì)函數(shù)的模擬方法仍面臨一些挑戰(zhàn)。在針對(duì)特定體系訓(xùn)練勢(shì)函數(shù)模型時(shí)需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),因而對(duì)應(yīng)著較高的計(jì)算成本;在描述缺陷、發(fā)生概率較低的動(dòng)力學(xué)事件時(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)勢(shì)函數(shù)尚存在困難;對(duì)于精度更高的信息傳遞型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢(shì)函數(shù)模型,其難以并行化運(yùn)行導(dǎo)致超大規(guī)模的模擬受阻。因此,還需進(jìn)一步發(fā)展新的描述符或機(jī)器學(xué)習(xí)模型架構(gòu)以緩解上述挑戰(zhàn)。

  3 電池新材料發(fā)現(xiàn)實(shí)例

  3.1 基于直接篩選和優(yōu)化改性

  元素?fù)诫s可以改變電子軌道雜化程度,調(diào)節(jié)費(fèi)米面處的電子態(tài)密度,從而調(diào)節(jié)電子傳導(dǎo)性質(zhì)。為了尋找可以提升LiTi2(PO4)3(LTP)電子傳導(dǎo)能力,且不會(huì)降低離子傳導(dǎo)能力的摻雜方案,本工作設(shè)計(jì)了高通量的篩選流程包括:摻雜元素初步篩選(根據(jù)實(shí)驗(yàn)報(bào)道和元素周期表)、摻雜可能性篩選(摻雜反應(yīng)能小于0.5 eV/atom)、離子遷移性質(zhì)篩選(BV計(jì)算的Li+遷移勢(shì)壘小于LTP中Li+勢(shì)壘值的1.2倍)、電子傳導(dǎo)能力篩選(無(wú)帶隙,費(fèi)米面附近電子態(tài)數(shù)目大于1.0 state)。最終從13種摻雜Ti位置的方案和4種摻雜O位置的方案中選出4種:Mn、Fe、Mg、Bi摻雜Ti位點(diǎn)。摻雜材料的電子電導(dǎo)率有極大提升,可以用作正極包覆材料,提升電極/電解質(zhì)界面穩(wěn)定性。

  設(shè)計(jì)合理的篩選流程可以從大量候選材料中找到具有期望性質(zhì)的電池新材料。以BV計(jì)算的K+遷移勢(shì)壘小于0.96 eV、1000 K下進(jìn)行10 ps AIMD模擬后體系中K+的均方位移(MSD)大于5 ?2作為篩選標(biāo)準(zhǔn),從ICSD中1389種含鉀(K)氧化物中篩選出了快K+導(dǎo)體K2CdO2,用Al摻雜K2CdO2后,材料的離子電導(dǎo)率進(jìn)一步提升,可以用作鉀離子電池固態(tài)電解質(zhì)材料。

  借助機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以加速快離子導(dǎo)體篩選和優(yōu)化的摻雜策略探索流程。使用Ea模型,本工作從49種雙陰離子化合物ABXO(A、B是金屬元素,X是S、Se、Te)中篩選快Li+導(dǎo)體。設(shè)置篩選標(biāo)準(zhǔn)為Ea模型預(yù)測(cè)的Li+遷移勢(shì)壘小于1.265 eV,并結(jié)合元素質(zhì)量和豐度指標(biāo),最終得到LiBiOS作為快離子導(dǎo)體的結(jié)構(gòu)框架。為進(jìn)一步降低LiBiOS中的載流子形成能,用Mg2+部分替換材料中的Li+。使用E-f模型對(duì)各種不同摻雜量和摻雜位點(diǎn)分布的Li1-2xMgxBiOS構(gòu)型做結(jié)構(gòu)弛豫,然后用Ea模型預(yù)測(cè)弛豫后結(jié)構(gòu)中的Li+遷移勢(shì)壘,選出勢(shì)壘最低的摻雜方案Li1-2xMgxBiOS(x=0.1875)。摻雜材料在室溫下的Li+電導(dǎo)率計(jì)算值為8.65 mS/cm,是一種極具潛力的快離子導(dǎo)體候選材料(圖5)。

圖5 Li1-2xMgxBiOS(x=0.1875)的晶體結(jié)構(gòu)示意圖和525 K下AIMD模擬得到的鋰離子平均均方位移

  3.2 基于離子替換

  離子替換是設(shè)計(jì)新型材料的重要方法之一,相比其他方法,離子替換構(gòu)造的新結(jié)構(gòu)除替換原子以外,基本保留了原始材料的穩(wěn)定框架,在結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性和材料合成上具有一定的優(yōu)勢(shì)。在固態(tài)電解質(zhì)高通量篩選計(jì)算的工作中,通常會(huì)用較低精度的計(jì)算方法對(duì)大量已有結(jié)構(gòu)進(jìn)行初篩,以減少需要進(jìn)一步高精度計(jì)算的結(jié)構(gòu)數(shù)目。本工作利用高通量計(jì)算篩選將已有的鈉離子化合物作為結(jié)構(gòu)框架進(jìn)行離子替換得到對(duì)應(yīng)的鋰離子化合物以作為新型固態(tài)電解質(zhì)的候選材料。該工作基于無(wú)機(jī)晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中的含鈉化合物,通過(guò)鍵價(jià)(BV)方法初步評(píng)估離子輸運(yùn)性能,將具有適中遷移勢(shì)壘(Ea_BV = 1~2 eV)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行離子替換,進(jìn)一步篩選具有低遷移勢(shì)壘(Ea_BV < 1 eV)的含鋰化合物,最終得到了AIMD計(jì)算的遷移勢(shì)壘僅有0.16 eV的LiSbCl6(LSC)(圖6)。計(jì)算結(jié)果表明,離子替換后的LSC保留了原始結(jié)構(gòu)NaSbCl6(NSC)的熱力學(xué)穩(wěn)定性;在離子傳輸行為方面,由于Li+和Na+的相似性,NSC中Na+的2e,2f和4i低能位點(diǎn)得到了有效繼承。此外,Li+半徑比Na+半徑小,在相似的結(jié)構(gòu)框架中,LSC中出現(xiàn)了獨(dú)特的2a低能位點(diǎn),在c軸方向連接了距離較遠(yuǎn)的2e晶格位點(diǎn),形成新的c軸Li+傳輸通道。為深入研究LSC中c軸離子輸運(yùn)的關(guān)鍵作用,該工作還利用爬升圖像微動(dòng)彈性帶(CI-NEB)方法計(jì)算了Li+在LSC中各種遷移機(jī)制的能壘,證明了多種傳輸機(jī)制共同作用促進(jìn)了c軸的離子傳輸。基于上述討論,通過(guò)高通量篩選-離子替換策略得到的新型氯化物電解質(zhì)LiSbCl6表現(xiàn)出接近液態(tài)電解質(zhì)的離子電導(dǎo)率,有望進(jìn)一步擴(kuò)展氯化物電解質(zhì)體系。

  圖6 NSC和LSC的 (a)、(e) 熱力學(xué)相圖;(b)、(f) 晶體結(jié)構(gòu)示意圖以及 (c)、(d)、(g)、(h) 鍵價(jià)方法計(jì)算的遷移離子勢(shì)能面;(i) AIMD模擬的LSC 和 NSC 中遷移離子擴(kuò)散的阿侖尼烏斯曲線(xiàn)

  3.3 基于團(tuán)簇搭建

  根據(jù)化學(xué)式從原子開(kāi)始構(gòu)建全新晶體結(jié)構(gòu)在設(shè)計(jì)新型功能材料方面取得了豐富的成果。Wang等利用晶體結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)軟件CALYPSO,通過(guò)空間群約束下的Li、Al、O、S原子初始結(jié)構(gòu)搭建及粒子群優(yōu)化算法,從理論上得到了化學(xué)式為L(zhǎng)iAlSO的混合陰離子快鋰離子導(dǎo)體。為了進(jìn)一步縮減初始結(jié)構(gòu)的候選空間,充分利用從已知結(jié)構(gòu)中提取的配位化學(xué)信息,Xu等提出利用元素之間形成的特定聚陰離子基團(tuán)搭建離子導(dǎo)體框架結(jié)構(gòu),將遷移離子填入框架結(jié)構(gòu)以生成全新晶體結(jié)構(gòu)。以新型鈉基鹵化物固態(tài)電解質(zhì)的反向設(shè)計(jì)為例,在含堿金屬(Li、Na、K、Cs)、釔(Y)、氯(Cl)的晶體結(jié)構(gòu)中,Y和Cl元素通常以六配位形式組成(YCl6)3-聚陰離子基團(tuán),聚陰離子基團(tuán)之間以獨(dú)立、共點(diǎn)、共邊、共面的方式組合形成離子導(dǎo)體的框架結(jié)構(gòu)。通過(guò)結(jié)合已知Li3YCl6和Na3YCl6的結(jié)構(gòu)特征與離子輸運(yùn)性質(zhì)之間的關(guān)系,本工作提出沿c方向共面連接的(Y2Cl9)3-聚陰離子基團(tuán)是結(jié)合Na-Y-Cl體系快離子輸運(yùn)和穩(wěn)定性結(jié)構(gòu)特征的關(guān)鍵。基于該基團(tuán)和六方密排(hcp)陰離子框架,本工作成功搭建出3個(gè)Na3Y2Cl9晶體結(jié)構(gòu)[圖7(a), (b)],計(jì)算模擬結(jié)果表明這三類(lèi)結(jié)構(gòu)都具有較好的熱力學(xué)穩(wěn)定性,證明了通過(guò)團(tuán)簇搭建晶體結(jié)構(gòu)的有效性[圖7(c)]。在這3個(gè)Na3Y2Cl9結(jié)構(gòu)中,具有P63(No.173)對(duì)稱(chēng)性的Na3Y2Cl9同時(shí)具有優(yōu)異的離子輸運(yùn)性質(zhì)、低電子電導(dǎo)率和寬電化學(xué)窗口,是潛在的鈉基固態(tài)電解質(zhì)候選材料。Waroquiers等系統(tǒng)地統(tǒng)計(jì)了氧化物中不同元素與氧原子之間的配位情況,結(jié)果表明特定元素對(duì)之間存在有限個(gè)特定的配位環(huán)境??梢灶A(yù)見(jiàn)的是,通過(guò)結(jié)合元素之間的優(yōu)勢(shì)配位環(huán)境以及團(tuán)簇搭建思路,能夠在不損失結(jié)構(gòu)多樣性的基礎(chǔ)上高效構(gòu)建全新的晶體結(jié)構(gòu)。

  圖7 (a) 基于團(tuán)簇搭建晶體結(jié)構(gòu)示例流程,通過(guò)將(Y2Cl9)3-聚陰離子基團(tuán)和Na離子組合,可得到完整的晶體結(jié)構(gòu);(b) 根據(jù)團(tuán)簇搭建思路得到的3種Na3Y2Cl9晶體結(jié)構(gòu),其空間群分別為Cc、P63和R32;(c) 根據(jù)團(tuán)簇搭建所得晶體結(jié)構(gòu)的熱力學(xué)穩(wěn)定性評(píng)估結(jié)果,具有R32對(duì)稱(chēng)性的Na3Y2Cl9在未合成的虛擬設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)中具有最低的凸包能數(shù)值

  3.4 基于無(wú)序結(jié)構(gòu)構(gòu)建

  除了各種晶體結(jié)構(gòu)之外,Wu等研究了離子在無(wú)序結(jié)構(gòu)中的傳輸特征,并設(shè)計(jì)了具有無(wú)序結(jié)構(gòu)的快離子導(dǎo)體LiSiON。這是一個(gè)主要由高豐度元素和相似離子半徑的混合陰離子組成的氮氧化物。硅是地殼中第二豐富的元素,可能適用于電池的大規(guī)模應(yīng)用;除了O2-和N3-之間的近似半徑之外,硅也更容易與磷摻雜,為L(zhǎng)i-Si-O-N提供了一個(gè)廣闊的化學(xué)空間進(jìn)行研究。過(guò)渡態(tài)NEB計(jì)算表明晶態(tài)LiSiON具有較小的遷移勢(shì)壘,但Li空位的形成能是限制鋰離子在晶態(tài)LiSiON中自擴(kuò)散的關(guān)鍵因素。本工作通過(guò)高溫熔化及快速降溫過(guò)程的第一性原理分子動(dòng)力學(xué)模擬,獲得了非晶化的LiSiON材料(圖8);并通過(guò)Si位點(diǎn)的P元素?fù)诫s,獲得了Li-Si-P-O-N化學(xué)空間中類(lèi)似的成分。計(jì)算表明晶體/非晶/磷摻雜體系在室溫下的離子電導(dǎo)率分別為2.5×10-20 mS/cm、8.1 mS/cm和3.9×10-3 mS/cm,說(shuō)明非晶化和摻雜是改善離子傳輸性質(zhì)的有效策略。一些實(shí)驗(yàn)也表明,Li-Si-P-O-N化學(xué)空間中類(lèi)似的成分或非晶化會(huì)提高離子傳導(dǎo)性,這與本工作對(duì)LiSiON系統(tǒng)的理論預(yù)測(cè)一致。值得注意的是,該體系的組成元素在自然界中含量豐富,因此這類(lèi)快離子導(dǎo)體有可能實(shí)現(xiàn)低成本的應(yīng)用。

圖8 非晶態(tài)LiSiON的原子結(jié)構(gòu) (a) 和采用第一性原理分子動(dòng)力學(xué)計(jì)算得到的鋰離子遷移勢(shì)壘 (b)

  此外,最近研究人員發(fā)現(xiàn)了具有較好的柔韌性和均勻性的新型非晶固態(tài)電解質(zhì)。它們具有短程有序和長(zhǎng)程無(wú)序的結(jié)構(gòu),具備各向同性的鋰離子傳輸行為,并且沒(méi)有晶界電阻,因而引起了人們的廣泛關(guān)注。對(duì)無(wú)序結(jié)構(gòu)的模型構(gòu)建對(duì)于性質(zhì)評(píng)估極為重要。具體的建模及離子輸運(yùn)性質(zhì)評(píng)估流程可分為以下4個(gè)步驟:①將晶相結(jié)構(gòu)熔化:在熔點(diǎn)之上的高溫下對(duì)晶相結(jié)構(gòu)進(jìn)行分子動(dòng)力學(xué)模擬,確保結(jié)構(gòu)完全熔化;②淬火:對(duì)其以一定的速度進(jìn)行淬火降溫至300 K(室溫);③確定其平衡晶胞常數(shù);④性質(zhì)評(píng)估:對(duì)其進(jìn)行300 K下的分子動(dòng)力學(xué)模擬,即可獲得室溫下的離子電導(dǎo)率等離子傳輸性質(zhì)。

  以O(shè)摻雜LiAlCl4的非晶LiAlCl2.5O0.75的結(jié)構(gòu)和離子運(yùn)輸性質(zhì)為例,圖9(a)為L(zhǎng)iAlCl2.5O0.75經(jīng)過(guò)在A(yíng)IMD中600 K下30 ps的熔化后再以100?K/ps的速度從600 K淬火到300 K得到的無(wú)序態(tài)結(jié)構(gòu)。從與之對(duì)應(yīng)的RDF[圖9(d)]中可以看出,與晶體結(jié)構(gòu)LiAlCl4相比,LiAlCl2.5O0.75只產(chǎn)生了明顯的第一近鄰配位,符合非晶短程有序長(zhǎng)程無(wú)序的特征。從圖9(b)中也可以看出,Al原子之間通過(guò)O或Cl原子連接而在結(jié)構(gòu)中形成鏈狀物,類(lèi)似聚合物鏈段。在300 K下,將得到的非晶結(jié)構(gòu)進(jìn)行AIMD模擬,這個(gè)過(guò)程得到的數(shù)據(jù)用于計(jì)算圖9(b)中黃色的Li傳輸路徑和圖9(c)中的MSD曲線(xiàn)。結(jié)果顯示,摻雜O之后的LiAlCl4非晶結(jié)構(gòu)在300 K下Li的MSD較大,存在Li的遷移,表現(xiàn)出很好的離子輸運(yùn)性能。

  圖9 (a) 晶體LiAlCl4和 (b) 非晶LiAlCl2.5O0.75中的原子位置分布,綠色、藍(lán)色、黃色和紅色球體分別表示Li、Al、Cl和O,(b) 中的黃色部分為AIMD模擬中得到的Li的遷移路徑;(c) AIMD模擬中得到的晶體LiAlCl4和非晶LiAlCl2.5O0.75的MSD曲線(xiàn);(d) 晶體LiAlCl4和非晶LiAlCl2.5O0.75的RDF曲線(xiàn)

  從AIMD模擬中可以提取非晶或其他無(wú)序結(jié)構(gòu)的詳細(xì)動(dòng)力學(xué)信息。然而AIMD模擬計(jì)算成本高、耗時(shí)長(zhǎng),一般只用來(lái)模擬含有數(shù)百個(gè)原子以下的周期性結(jié)構(gòu)。由于第一性原理計(jì)算中周期性邊界條件的限制,含有少量原子的小晶胞難以體現(xiàn)非晶結(jié)構(gòu)長(zhǎng)程無(wú)序的特點(diǎn),因此為了更接近實(shí)際情況,需要借助其他能夠模擬包含更多原子數(shù)結(jié)構(gòu)的計(jì)算方法。前文提到的機(jī)器學(xué)習(xí)原子間勢(shì)函數(shù)模型是未來(lái)非晶等無(wú)序結(jié)構(gòu)性質(zhì)模擬的極具潛力的解決方案。

  4 電池材料“大數(shù)據(jù)+人工智能”工具軟件開(kāi)發(fā)

  AI輔助的電池材料設(shè)計(jì)依賴(lài)于強(qiáng)有力的工具軟件。本工作將上述研發(fā)流程所用到的方法集成于一個(gè)數(shù)字化工具——儲(chǔ)能材料數(shù)據(jù)分析云工具箱ESM Cloud Toolkit,可直接應(yīng)用于各類(lèi)結(jié)構(gòu)的離子輸運(yùn)性質(zhì)研究,幫助篩選和設(shè)計(jì)電池新材料。該軟件開(kāi)放部署于中國(guó)科學(xué)院物理研究所凝聚態(tài)物質(zhì)科學(xué)數(shù)據(jù)中心的電子實(shí)驗(yàn)室平臺(tái)MatElab上,作為其能源材料數(shù)據(jù)和能源材料開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用軟件之一。

  ESM Cloud Toolkit包括多個(gè)功能,如計(jì)算數(shù)據(jù)分析和收集、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用、預(yù)訓(xùn)練模型微調(diào)以及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用(圖10)。本工作的工具包能夠更高效地歸檔、分析研究數(shù)據(jù),使研究人員能夠更專(zhuān)注于解決科學(xué)問(wèn)題,而不是繁瑣的數(shù)據(jù)歸檔,并防止數(shù)據(jù)丟失和篡改等嚴(yán)重問(wèn)題。此外,該工具包收集可靠且豐富的數(shù)據(jù)集,并將其轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)格式,這是通過(guò)AI技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)再利用的基礎(chǔ)。為進(jìn)一步深化機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在儲(chǔ)能材料領(lǐng)域的應(yīng)用,該工具包提供了圖形界面的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用功能,僅需單擊功能按鈕即可將先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法(隨機(jī)森林等)應(yīng)用于用戶(hù)的數(shù)據(jù)集中,有效降低了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用門(mén)檻。同時(shí),該工具包提供了系列實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)一鍵處理功能,旨在將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和計(jì)算數(shù)據(jù)的分析處理過(guò)程更緊密地結(jié)合。ESM Cloud Toolkit使整個(gè)研究工作流程更加自動(dòng)化,它整合了數(shù)據(jù)存檔、追溯、處理和重復(fù)利用的過(guò)程,使研究人員所積累的數(shù)據(jù)在人工智能時(shí)代發(fā)揮更大的作用。

圖10 能源材料云工具箱軟件中的核心功能展示

  除了科研人員在日??蒲兄蝎@得的直接研究數(shù)據(jù)之外,已發(fā)表的文獻(xiàn)中也蘊(yùn)含著大量的領(lǐng)域知識(shí)。利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)從海量文獻(xiàn)中提取、總結(jié)相關(guān)的領(lǐng)域知識(shí),并將這些知識(shí)適時(shí)地推送給科研人員、嵌入到后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中,以實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、計(jì)算數(shù)據(jù)的協(xié)同分析,這也是ESM Cloud Toolkit后續(xù)發(fā)展的目標(biāo)之一。

  5 結(jié) 論

  圍繞二次電池產(chǎn)業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用需求展開(kāi),在理解電池材料關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題的基礎(chǔ)上,通過(guò)運(yùn)用新興數(shù)據(jù)技術(shù),自主發(fā)展了基于多精度傳遞思想的高通量計(jì)算流程和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的離子遷移勢(shì)壘評(píng)估模型,并基于此設(shè)計(jì)了幾種固態(tài)二次電池新材料,加快了新材料的研發(fā),為理解固態(tài)二次電池性能與材料綜合性質(zhì)之間的關(guān)聯(lián),揭示二次電池中與離子輸運(yùn)相關(guān)的復(fù)雜物理化學(xué)過(guò)程,提供了基于大數(shù)據(jù)的研究思路和研究模式。在研究過(guò)程中引入大數(shù)據(jù)方法發(fā)展了基于多精度傳遞思想和基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的二次電池材料模擬方法,并將其應(yīng)用于離子輸運(yùn)性質(zhì)的快速預(yù)測(cè),由此加深材料綜合性質(zhì)與電池性能關(guān)聯(lián)的理解,開(kāi)發(fā)出可能應(yīng)用于下一代固態(tài)二次電池的新材料。


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關(guān)鍵字:固態(tài)電池

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