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            施思齊團隊在《Advanced Functional Materials》發表關于構建離子輸運特性數據庫的研究論文

            創建時間:  2020年06月28日 19:46  高珊    瀏覽次數:


            離子導體中的離子傳輸特性是評估諸如智能窗、憶阻器、固體氧化物燃料電池(SOFC)、電池、傳感器等離子型電化學儲能器件的關鍵性能指標之一。第一性原理-輕推彈性帶方法(FP-NEB)作為當前通用的電化學儲能材料離子輸運算法,其涉及到的復雜預處理對于實現自動化計算來說仍然是一個挑戰。一方面,當前已有的計算平臺還沒有關于離子輸運快速計算的相關工具。另一方面,為了確保計算任務的正確性,任務的故障跟蹤和恢復也是不可或缺的。一個可行方案是采用數據庫去存儲和記錄計算任務的細節,包括輸入文件、中間文件、輸出文件和日志文件等,從中查詢任務故障原因并糾正后再重新運行任務。

            自2015年開始,施思齊和計算機學院何冰老師團隊聯合開發了一個聚焦于快速、高效、低成本的固體電解質離子輸運計算的高通量篩選平臺(SPSE)(軟著登記號:2019SR0043019; Scientific Data 7, 151 (2020))。平臺由自主開發的微觀結構幾何分析算法、鍵價和計算算法等材料物化參數計算程序(軟著登記號:2019SR0034444、2019SR0114339、2020SR0382795; Scientific Data 7, 153 (2020))、任務管理系統和材料數據庫組成,且以WEB形式實現了對外開放訪問(https://www.bmaterials.cn)并部署在國家超級計算廣州中心(https://matgen.nscc-gz.cn/solidElectrolyte/)?;谠撈脚_,已開展了固體電解質Li3PS4和Li10GeP2S12晶體結構特征及其離子輸運特性的研究(Journal of Materiomics 5, 688 (2019))并實現了磷酸鹽離子導體離子輸運特性高通量計算(Advanced Materials 31, 1900668 (2019))。

            近日,施思齊教授、計算機學院何冰博士、澳大利亞核科學技術組織中子散射中心Max Avdeev教授、新加坡國立大學材料科學與工程系Stefan Adams教授合作基于自主開發的幾何構型分析和鍵價和(BVSE)計算融合方法構建了包括Li+, Na+, K+, Ag+, Cu+, Cu2+, Mg2+, Zn2+, Ca2+, Al3+, F-和O2-的陽離子和陰離子無機化合物的輸運特性數據庫。該數據庫目前提供了29,000多種無機化合物的離子遷移特性數據包括離子移動最大自由球半徑,BVSE激活能和路徑的能量分布,這使其成為目前此類數據庫中數據量最大的數據庫。這些計算是在固體電解質篩選平臺SPSE (Scientific Data7, 151 (2020))框架內進行的,并且在研究過程中不斷增加新的數據條目。通過數據庫實現了數據的整合,加速了快離子導體的篩選并積累了可用于機器學習的描述符,進而為大規模研究無機材料中的離子遷移鋪平了道路。

            該研究成果近日以“A database of ionic transport characteristics for over 29,000 inorganic compounds”為題發表在Advanced Functional Materials上(SCI TOP期刊,IF:15.621)。該期刊是功能材料界最具影響力的頂級期刊之一、對所錄用工作的原創性和系統性有著極高的要求。上海大學為第一單位,材料科學與工程學院碩士生張力文和計算機科學與工程學院何冰博士為共同第一作者,施思齊為通訊作者。

            相關工作得到了國家重點研究發展計劃(2017YFB0701600)、國家自然科學基金(51622207、11874254、U1630134)、上海大學高性能計算中心和上海智能計算系統工程研究中心項目(19DZ2252600)的支持。

            文章下載鏈接:

            1. “A database of ionic transport characteristics for over 29,000 inorganic compounds”

            https://doi.org/10.1002/adfm.202003087

            2. “High-throughput screening platform for solid electrolytes combining hierarchical ion- transport prediction algorithms”

            https://doi.org/10.1038/s41597-020-0474-y

            3. “CAVD, towards better characterization of void space for ionic transport analysis”

            https://doi.org/10.1038/s41597-020-0491-x

            4. “A Highly Reversible Zn Anode with Intrinsically Safe Organic Electrolyte for Long-Cycle-Life Batteries”

            https://doi.org/10.1002/adma.201900668.

            5. “Revisiting the ionic diffusion mechanism in Li3PS4via the joint usage of geometrical analysis and bond valence method”

            https://doi.org/10.1016/j.jmat.2019.04.010







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