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由于不可逆的結構不穩定性，高能量密度正極材料（如鋰過量的層狀氧化物）中的陰離子氧化還原反應會出現電壓/容量衰減。

在此，韓國蔚山科學技術院（UNIST）Kwang S. Kim、忠南大學Chang Woo Myung等人通過DFT及新開發的稀疏高斯過程回歸（SGPR）機器學習方法產生的通用勢能/力場進行快速模擬，研究了上述電池材料的復雜結構、X射線吸收近邊結構（XANES）光譜、氧化還原現象和Li擴散隨充放電過程的變化。

作者首先利用基于SGPR的DFT勢能和變異的遺傳算法探究 Li_1.22Ru_0.61Ni_0.17O₂（LRNO）和Li_1.22Ru_0.61Ni_0.11Al_0.06O₂（Al-LRNO）的結構，然后研究LRNO和Al-LRNO的脫鋰結構以了解Al摻雜對高壓穩定性的影響。由于局部化學環境在LRNO和Al-LRNO的樣本幾何形狀中高度重復，因此只需幾個訓練步驟即可從ML勢能預測任何給定結構的勢能。當包括所有訓練步驟時，基于SGPR的ML模擬計算比直接DFT模擬快100倍以上。

圖1. ML預測LRO、LRNO和Al-LRNO的結構和形成能

鑒于Al摻雜已用于基于3d元素的層狀氧化物中，作者研究了作為參考材料的4d元素基材料LRNO中的Al摻雜效應，它顯示了穩定的氧氧化還原性質和摻雜濃度。因此，Al摻雜可以強烈抑制電壓/容量衰減。鑒于結構和電子變化取決于充電/放電狀態，這些變化反映在擴展X射線吸收精細結構和XANES光譜中。進一步，作者討論了Al摻雜抑制高壓下容量衰減機制。晶體軌道漢密爾頓布居（COHP）和Al-LRNO的Bader電荷分析表明，Al 摻雜有助于形成Ni-Al鍵合，從而增強Al-O鍵中的鍵合軌道特性。這種強化的Al-O鍵合阻礙了氧的氧化，從而提高了結構穩定性并減少了安全問題。總之，這項研究提出的Al摻雜驅動的容量/電壓衰減抑制策略有助于設計穩定的可逆層狀正極材料。

圖2. Al摻雜對Al-LRNO穩定作用的電子起源

Al-Doping Driven Suppression of Capacity and Voltage Fadings in 4d-Element Containing Li-Ion-Battery Cathode Materials: Machine Learning and Density Functional Theory, Advanced Energy Materials 2022. DOI: 10.1002/aenm.202201497

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AEM：機器學習+DFT立功！Al摻雜抑制鋰電層狀正極容量/電壓衰減！

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