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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!

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!
由于不可逆的結構不穩(wěn)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(xiàn)電壓/容量衰減。
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!
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(fā)的稀疏高斯過程回歸(SGPR)機器學習方法產(chǎn)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(xiàn)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 Li1.22Ru0.61Ni0.17O2(LRNO)和Li1.22Ru0.61Ni0.11Al0.06O2(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(wěn)定性的影響。由于局部化學環(huán)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。

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!

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(wěn)定的氧氧化還原性質(zhì)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(tài),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(wěn)定性并減少了安全問題。總之,這項研究提出的Al摻雜驅(qū)動的容量/電壓衰減抑制策略有助于設計穩(wěn)定的可逆層狀正極材料。

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圖2. Al摻雜對Al-LRNO穩(wěn)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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