PDF《E06.材料基因组》

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材料基因组 分会主席:张统

一、谢建新、汪卫华、段文晖、刘兴军 E06-01(I) 高通量计算和多尺度耦合? 王崇愚 清华大学 E06-02(I) 深圳大科学装置-材料基因组平台 项晓东 南方科技大学 随着大数据和人工智能的兴起,材料科学的研究方式发生了巨大变革.为了缩短材料从研发到应用的周期,实现新材 料按需设计的需求,基于高通量实验、高通量计算和人工智能的 中国版材料基因组计划 应运而生.本报告将围绕深圳材 料基因组大科学装置平台已经取得的新技术和新方法展开介绍,以期让大家对材料基因组有一个更清晰和全面的认识. E06-03(I) 集成计算材料工程用于新型高强铝合金设计? 王俊升 北京理工大学 E06-04(I) 数据是材料基因工程当前的核心问题 汪洪 上海交通大学 材料基因组联合研究中心/材料科学与工程学院 数据技术是材料基因工程中真正具有革命性的核心元素.在材料的多样性与复杂性面前,目前材料数据的规模与质量 还远不能满足数据科学的要求. 要使材料科学真正进入科学探索的第四范式, 必须首先解决材料数据匮乏这一全球性瓶颈问 题.基于高通量实验与高通量计算的 数据工厂 可以批量产生系统性、一致性、综合性的高质量数据,而一种新型的数据 构造将使这些数据符合可发现、可访问、可交互、可重复使用的 FAIR 原则,满足材料基因工程的需要. E06-05(I) 基于 Ai 与材料基因组科学和工程探索新型锂电池材料 (Development of Novel materials based on MGI for Li-ion batteries) 潘锋 教授(千人) 北京大学深圳研究生院新材料学院 Email:[email protected] 锂电池作为能量密度最高的化学电源已经用作电动车的动力电池(ref.1).为了加速新型锂电池材料的研发,特别是新 型高能量密度和高稳定锂电池正极材料,我们已经基于于 Ai(人工智能)和材料基因组科学与工程,包括高通量的计算、高 通量的制备和高通量的检测, 及数据库系统进行研发. 我们团队在北京大学深圳研究生院新材料学院建设具有一百多万个晶 体结构的材料数据库,对已有的晶体结构进行于人工智能的机器学习、模拟和计算,构建材料的知识图谱.为了设计和制备 具有 1000Wh/kg 能量密度下一代正极材料,我们对高镍层状正极材料和富锂锰基正极材料这两个材料体系构效关系开展研 究,系统探讨过渡金属原子之间的相互作用,提出 结构基元 (晶体结构中的局域结构和由单一或不同电子结构的元素的 组合关键基团)及其之间电子间的直接交换(电子局域与离域共轭(发现了

6 个Mn 连成的环具有电子共享的 芳香性 ,

2 ref.2 )和TM-O-TM(TM 是过渡金属)超交换相互作用(ref.3)与所对应的锂离子高容量脱嵌过程中结构稳定性、磁性能和 电化学性能之间的内在关联模型,揭示它们与层状材料电化学性能的构效关系. 参考文献: Ref.1. J. Lu., Z. Chen, Z. Ma, F. Pan*, L. Curtiss* and K. Amine*, The Role of Nanotechnology in Enabling High Power and High Energy Battery Materials for Electrical Vehicle Application,Nature Nanotechnology,11, 1031-1038(2016) Ref.2 Z. Hu , J. Zheng , C. Xin G. Teng, Y. Zuo, F Pan*;

Inorganic Aromaticity of Mn6-Ring Clusterin Layered Li(Ni0.5Mn0.5)O2;

The Journal of Physical Chemistry C 2018,DOI: 10.1021/acs.jpcc.7b109 Ref.3 J. Zheng , G. Teng, C. Xin , F Pan* Role of Superexchange Interaction on Tuning of Ni/Li Disordering in Layered Li(NixMnyCoz)O2;