报告题目 | 模拟计算和机器学习加速开发全固态电解质 |
报告人 | 汪硕 博士 |
报告人单位 | 宁波东方理工大学（暂名）工学院 |
报告时间 | 2025年1月13日 (星期一) 下午14:00 |
报告地点 | 物质科研B楼1004会议室 |
主办单位 | 精准智能化学全国重点实验室 |
报告摘要 | 实现全固态电池的关键在于开发具有高离子电导率和良好电化学稳定性的固态电解质。运用计算模拟探究氯化物和溴化物材料的优异的锂离子扩散、电化学稳定性和界面稳定性的的来源，表明卤化物作为新型固态电解质体系具有广阔前景。钠离子全固态电池在制造高能量、低成本且可持续的新型钠电池方面展现出巨大潜力。然而，设计具有高离子电导率的钠超离子导体面临巨大挑战，主要障碍在于缺乏适当的设计原理。通过研究固体中锂离子与钠离子的结构和扩散机制，发现快速Na+钠离子导体具有面共享高配位点的独特结构特征。基于这一特征的新设计原理，在氧化物、硫化物和卤化物中发现了十多个新的钠离子导体。 阻挫效应是超离子导体高离子电导率的来源。尽管已有诸多研究定性描述了导致阻挫的一系列具体机制，但定量评估、阐明和分析许多局部无序的原子构型仍是一个巨大挑战。将机器学习与计算模拟相结合，提出了“原子态密度”这一分析工具，并成功验证了其在表征涉及多种局部无序原子构型的阻挫机制中的应用，并揭示了“超离子转变”的原子机制，为设计新型固态电解质材料提供了具有通用性的指导。 |
报告人简介 | 汪硕，宁波东方理工大学（暂名）工学院助理教授，博士生导师。2015 年获吉林大学学士学位，2020年获北京大学博士学位，先后在美国马里兰大学帕克分校、麻省理工学院开展博士后研究。研究方向为运用第一性原理计算、分子动力学模拟、机器学习及人工智能辅助设计新能源材料，包括但不限于电极材料、电解质材料、催化材料、新型二维材料等，迄今为止在 Nat. Catal., Nat. Chem., Nat. Nanotechnol., Nat. Commun., Angew. Chem., J. Am. Chem. Soc., PNAS, Adv. Mater, Energy Environ. Sci.等杂志期刊发表SCI论文50余篇，他引次数3800 余次，其中6篇文章入选 ESI 高被引论文。 |
