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【工学70华诞系列活动】材料科学系列讲座30：计算模拟和机器学习加速设计固态电解质新材料
- 来源：
- 学校官网
- 收录时间：
- 2025-03-17 11:33:32
- 时间：
- 2024-11-01 22:21:12
- 地点：
- 具体地点未提供
- 报告人：
- 汪硕
- 学校：
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- 关键词：
- solid-state electrolytes, computational simulation, machine learning, lithium-ion battery, material design
- 简介：
- 全固态锂离子电池的商业化进程高度依赖于高性能固态电解质的开发。本报告聚焦卤化物电解质体系，通过多尺度计算模拟揭示氯化物/溴化物材料中锂离子快速扩散的微观机制：晶格阻挫效应通过形成低能垒迁移通道，显著提升离子传输动力学。
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报告介绍：
全固态锂离子电池的商业化进程高度依赖于高性能固态电解质的开发。本报告聚焦卤化物电解质体系，通过多尺度计算模拟揭示氯化物/溴化物材料中锂离子快速扩散的微观机制：晶格阻挫效应通过形成低能垒迁移通道，显著提升离子传输动力学。针对传统方法难以定量解析局域无序结构的瓶颈，原子模拟结合及其学习创新性提出基于原子态密度（DOAS）的分析表征方法，建立原子构型无序度与离子电导率的量化关联模型，并首次阐明超离子转变过程中锂离子亚晶格动态重构的原子机制。进一步拓展至钠离子导体设计领域，通过对比研究Li+/Na+扩散路径的拓扑差异，发现钠超离子导体的普适性结构特征：面共享高配位多面体网络可有效降低Na+迁移势垒。基于此设计准则，结合高通量筛选策略，在氧化物、硫化物及卤化物体系中成功预测出数十种新型钠离子导体，并得到实验验证。
报告人介绍：
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，先后于美国马里兰大学帕克分校、麻省理工学院从事博士后研究。
