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【AI+計(jì)算+材料】清華大學(xué)張強(qiáng)&陳翔最新JACS!

鋰金屬電池(LMBs)由于其超高理論容量(3860 mAh g–1)的鋰金屬陽極而成為有希望的能源儲(chǔ)存裝置,突破了當(dāng)前鋰離子電池(LIBs)的限制。然而,包括酯基電解質(zhì)在內(nèi)的大多數(shù)電解質(zhì)對(duì)高反應(yīng)活性和低電位的鋰金屬陽極不穩(wěn)定,這嚴(yán)重阻礙了LMBs的實(shí)際應(yīng)用。為了克服該挑戰(zhàn)并發(fā)揮LMBs的全部潛力,提出新的電解質(zhì)設(shè)計(jì)策略并探索新的溶劑分子以建立電解質(zhì)和陽極之間的穩(wěn)定界面至關(guān)重要。
由于計(jì)算機(jī)科學(xué)的快速發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)方法越來越方便地從許多溶劑分子中提取知識(shí)。特別是,可解釋的ML的發(fā)展使得研究范式從純粹的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂袕?qiáng)大可解釋性的知識(shí)發(fā)現(xiàn)。一種典型的可解釋算法Shapley加法解釋(SHAP)利用博弈論來增強(qiáng)對(duì)ML預(yù)測(cè)中每個(gè)變量相對(duì)重要性的分析。通過利用ML和可解釋性分析,可以探索離子-溶劑復(fù)合物的穩(wěn)定性與固有分子性質(zhì)和結(jié)構(gòu)特征之間的關(guān)系,從而為電解質(zhì)設(shè)計(jì)提供有價(jià)值的見解。
成果簡(jiǎn)介
【AI+計(jì)算+材料】清華大學(xué)張強(qiáng)&陳翔最新JACS!
近日,清華大學(xué)張強(qiáng)課題組陳翔老師等人提出了一種基于第一性原理計(jì)算和ML模型結(jié)合的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法,以探索眾多鋰電池電解質(zhì)溶劑還原穩(wěn)定性的起源。
圖論算法被應(yīng)用于生成一個(gè)龐大的溶劑分子數(shù)據(jù)庫,并進(jìn)一步通過基于離子-溶劑復(fù)合物模型的密度泛函理論(DFT)計(jì)算進(jìn)行全面研究。觀察到最高占據(jù)分子軌道(HOMO)和最低未占據(jù)分子軌道(LUMO)能級(jí)的降低與結(jié)合能之間存在正比且近似線性的關(guān)系。
此外,根據(jù)SHAP可解釋的ML分析,偶極矩(μ)和分子半徑(R)被確定為影響配位溶劑分子還原穩(wěn)定性最重要的描述符。這項(xiàng)工作深入探討了離子-溶劑復(fù)合物穩(wěn)定性變化的起源和規(guī)律,為快速篩選溶劑和加速設(shè)計(jì)先進(jìn)鋰離子電池電解質(zhì)鋪平了道路。
相關(guān)工作以《Data-Driven Insight into the Reductive Stability of Ion–Solvent Complexes in Lithium Battery Electrolytes》為題在《Journal of the American Chemical Society》上發(fā)表論文。
圖文導(dǎo)讀
【AI+計(jì)算+材料】清華大學(xué)張強(qiáng)&陳翔最新JACS!
圖1. 生成可視化溶劑分子數(shù)據(jù)庫
溶劑在確定電解質(zhì)穩(wěn)定性和電池循環(huán)壽命方面起著關(guān)鍵作用,新溶劑分子的出現(xiàn)展示了提高電池性能的巨大潛力。為了促進(jìn)溶劑的全面分析,構(gòu)建一個(gè)大型溶劑分子數(shù)據(jù)庫是必不可少的。
本文提出了一種基于圖的算法用于構(gòu)建數(shù)據(jù)庫:溶劑分子被視為圖,原子(碳和氧)作為頂點(diǎn),化學(xué)鍵(單鍵和雙鍵)作為邊。由于醚類和羰基化合物廣泛用作電解質(zhì)溶劑,基于圖的算法從兩種基礎(chǔ)分子(甲醛和二甲醚)開始生成分子,并逐步添加頂點(diǎn)和邊以生成潛在的溶劑分子,直到分子包含九個(gè)重原子(包括碳和氧原子)。此外,由于含有活性氫原子(即醇類和酸)的分子與鋰金屬陽極反應(yīng)性強(qiáng),因此在生成過程中排除了這些分子。最后,該數(shù)據(jù)庫共包含1399個(gè)溶劑分子,其中44.9%為羰基化合物,55.1%為醚類化合物。所有溶劑分子的負(fù)形成能表明生成的溶劑分子的合理性。
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圖2. HOMO和LUMO能級(jí)變化與結(jié)合能以及Li-O鍵長(zhǎng)之間的相關(guān)性
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圖3. 離子-溶劑復(fù)合物的LUMO能級(jí)預(yù)測(cè)
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圖4. 可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)方法用于預(yù)測(cè)離子-溶劑復(fù)合物的LUMO能級(jí)
離子-溶劑復(fù)合物理論和可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)在電解質(zhì)溶劑分子中的應(yīng)用對(duì)于理解影響電解質(zhì)還原穩(wěn)定性的因素并設(shè)計(jì)先進(jìn)電解質(zhì)分子具有重要意義。首先,基于圖論的分子生成算法已經(jīng)開發(fā)出來,用于根據(jù)特定規(guī)則構(gòu)建完整的電解質(zhì)溶劑分子數(shù)據(jù)庫。其完整性和可移植性指導(dǎo)了不同場(chǎng)景下分子數(shù)據(jù)庫的發(fā)展。
其次,離子-溶劑復(fù)合物模型在廣泛的分子空間中展示出優(yōu)秀的適用性,在與Li離子相互作用后,99%的分子都能提供降低的LUMO能量。此外,LUMO能量水平的變化與結(jié)合能、鍵長(zhǎng)以及LUMO中碳2p軌道的比例之間存在良好的相關(guān)性。第三,可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用揭示了離子-溶劑復(fù)合物的LUMO能量水平與溶劑分子特征之間的內(nèi)在聯(lián)系。
總之,本工作通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法探索了離子-溶劑復(fù)合物的還原穩(wěn)定性,揭示了影響電解質(zhì)還原穩(wěn)定性的主要因素,為合理設(shè)計(jì)先進(jìn)的電解質(zhì)分子提供了重要的理論參考。
文獻(xiàn)信息
Yu-Chen Gao,?Nan Yao,?Xiang Chen*,?Legeng Yu,?Rui Zhang,?and?Qiang Zhang, Data-Driven Insight into the Reductive Stability of Ion–Solvent Complexes in Lithium Battery Electrolytes. Journal of the American Chemical Society. https://doi.org/10.1021/jacs.3c08346

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