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深大王任衡ACS Nano:計算輔助的鈉離子固態電解質研究進展

深大王任衡ACS Nano:計算輔助的鈉離子固態電解質研究進展
全固態鈉電池(ASSB)由于其安全性、高能量密度和豐富的原材料而受到廣泛關注,其發展受到缺乏超離子和電化學穩定的固態電解質 (SE)的限制。設計和制造用作高性能SE的特定功能材料需要在原子水平上深入了解傳輸機制和電化學特性,先進的計算工具提供了一種強大而方便的方法來實現這一目標。
深大王任衡ACS Nano:計算輔助的鈉離子固態電解質研究進展
在此,深圳大學王任衡等人主要總結了關于SE的先進計算方法和離子遷移機制的最新進展。首先,概述了SE研究中常用的計算方法,包括第一性原理、分子動力學 (MD)、蒙特卡羅 (MC) 模擬、簇擴展法、輕推彈性帶 (NEB) 法及其相應的代碼。
隨后,詳細描述了當前對SE中堿離子傳輸機制的理解。然后介紹了實用鈉離子無機SE的最新進展,如Na-β-Al2O3、NASICON型、硫化物型和反鈣鈦礦型SE,比較了它們的優缺點,并描述了優秀鈉離子SE應滿足的標準。此外,作者強調了計算研究的貢獻,特別是結合模擬和實驗的互補優勢。
深大王任衡ACS Nano:計算輔助的鈉離子固態電解質研究進展
圖1. SE的計算過程示意圖
隨著各種類型的鈉離子SEs的快速發展,可以實現與液體電解質相當的高離子電導率。然而,鈉離子SEs與電極的相容性差顯著削弱了ASSBs的性能。復合固體電解質方法結合了無機SE的高離子電導率和聚合物SE的柔韌性,是解決這個問題的實用方法。計算建模的一個主要目的是通過說明原子和宏觀尺度特性之間的潛在關系,提供對有關實驗測量的物理和化學過程的基本理解,因此需要有效的多尺度計算方法和相應的計算能力來處理這些問題。
值得注意的是,隨著近期出現的高通量篩選和機器學習技術,可以從材料數據庫篩選大量可能的候選化合物發現良好的鈉離子SE,數據庫和智能算法的快速發展將為SE中離子遷移的大規模研究提供基礎。
深大王任衡ACS Nano:計算輔助的鈉離子固態電解質研究進展
圖2. 用于SIB的不同類型SE的性能對比
簡而言之,模擬和實驗的互補整合成功地促進了鈉離子SEs領域的研究。作者相信,利用先進的計算技術和實驗表征將提供進一步的機會,以豐富對超離子SE 普遍特征的理解,并為ASSB設計性能更好的鈉離子SE。
Computational Auxiliary for the Progress of Sodium-Ion Solid-State Electrolytes, ACS Nano 2021. DOI: 10.1021/acsnano.1c07476

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