潘鋒團隊在材料基因與AI4M研究匯總

一、材料大數據與人工智能

1. National Science Review：基于圖論的低維材料預測與分析

低維材料因其特殊的物理化學性質在過去幾十年間引起了研究人員的廣泛興趣，這使得低維材料的搜索與分析有著重要的科學意義，但目前尚未有關于原子尺度一維材料的系統性理論研究。該工作采用了一套自主研發的基于圖論的結構化學方法，把原子被定義為點，而相鄰原子的連接關系被定義為邊。通過數學圖論中的圖同構比對方法，成功從已知晶體結構數據庫中挖掘出潛在的二維、一維和零維材料，并對其進行拓撲結構分類。通過找出部分一維材料與二維材料結構圖之間的子圖同構關聯，結合第一性原理計算，提出了通過孤對s電子實現材料邊緣自鈍化的思路，由此可以實現材料維度的調控與設計。該研究表明，圖論對材料結構拓撲信息的分類，將有助于挖掘不同結構之間、以及結構與性質之間的關聯關系，從而為低維材料特別是一維材料的開發提供了一條值得探索的途徑。該研究成果以“Graph-based discovery and analysis of atomic-scale one-dimensional materials”為題發表在Natl. Sci. Rev.上。DOI: 10.1093/nsr/nwac028。

2. Advanced Energy Materials：機器學習力場揭示鋰枝晶形貌演化機理

鋰金屬負極由于其低電極電位與高理論比容量，被認為是下一代負極材料的理想選擇之一。但在實際工作情況下，鋰金屬負極的枝晶生長問題不僅會降低電池的庫倫效率，并可能帶來嚴重的安全隱患。本工作開發了一套針對跨尺度形貌模擬的機器學習力場構建策略，并應用于電解液環境下的鋰枝晶形貌演化模擬。模擬結果揭示了鋰枝晶演化的兩段式過程，并詳細分析了形貌演化背后的驅動力。該項研究指出表面能對于鋰枝晶形貌演化過程產生了顯著的影響，對進一步推動鋰金屬負極的發展具有重大參考價值。該研究成果以“Revealing Morphology Evolution of Lithium Dendrites by Large‐Scale Simulation Based on Machine Learning Force Field”為題發表在Adv. Energy Mater上。DOI: 10.1002/aenm.202202892。

3. Advanced Functional Materials：材料知識圖譜實現鋰電池正極材料的自動化搜索

知識圖譜是一種能揭示實體間關系的語義網絡，已在生物醫藥、金融、社交網絡等領域取得了顯著的應用成果。作為一種高效的信息管理工具，知識圖譜非常適合于高效管理海量的材料科學信息，并發現潛在的知識。本研究針對鋰離子電池正極材料領域，結合BiLSTM和雙重注意力機制提出了一種語義表示框架，通過多源信息融合將特定領域的先驗知識注入模型，顯著提升了目標材料實體的表示質量和模型的可解釋性，從而實現對目標材料的深層次關聯，挖掘隱藏在文本中的潛在材料關聯，并進一步實現了正極材料知識圖譜的構建。利用潛在正極材料與經典正極材料的關系對潛在材料進行推理預測，經過對比篩選后，潛在正極材料Li₂TiMn₃O₈通過與LiCoO₂形成直接和間接的關聯被自動識別出來。這一工作推動了數據驅動的材料研究新范式的建立。該成果以“Automating materials exploration with a semantic knowledge graph for Li-ion battery cathodes”為題發表在Adv. Funct. Mater.上。DOI: 10.1002/adfm.202201437。

4. Journal of Physical Chemistry Letters：分子和材料科學中的路徑拓撲

分子和材料的結構決定了它們的功能，理解結構和功能之間的關系是分子和材料科學的終極目標。然而，盡管有著幾十年的努力，針對具有理想功能的分子和材料的合理設計仍然是一個巨大的挑戰，一個主要障礙是缺乏與特定功能相關的固有數學特征。該研究引入了持續路徑拓撲，以有效地描述從功能單元（如構型異構體、順反異構體、手性分子、Jahn-Teller異構體和高熵合金催化劑）中提取的有向網絡。路徑同調理論被用于解析鏡面對稱亞晶格在非晶態固體中阻礙周期性單元格形成的作用，提出了拓撲擾動分析來揭示血液凝固系統中的關鍵靶點。所提出的拓撲工具可以直接應用于系統生物學、組學科學、拓撲材料和分子、材料科學的機器學習研究。該項研究成果以“Path Topology in Molecular and Materials Sciences”為題，發表在J. Phys. Chem. Lett.上。DOI: 10.1021/acs.jpclett.2c03706。

5. WIREs Computational Molecular Science：材料結構特征提取方法綜述

如何將材料結構編碼為計算機可以理解的描述符，是材料科學領域機器學習研究的關鍵之一。近年來已有大量文獻聚焦于晶體材料的特征工程，因此，本工作匯總了各類有效的結構編碼策略，并分析其對晶體材料機器學習模型的預測能力的影響。文章主要介紹了四類重要的結構編碼方法，分別為結構圖、庫侖矩陣及其變體、拓撲描述符和倒空間特征。通過總結以前的工作并對這些描述符進行批判性評估，該工作可為基于機器學習的材料學研究提供理論指導，并為結構編碼方法的優化和創新提供一定的啟發。該項研究成果以“Encoding the atomic structure for machine learning in materials science”為題，發表在WIREs Comput. Mol. Sci.上。DOI: 10.1002/wcms.1558。

6. Journal of Physical Chemistry A：基于代數圖的機器學習模型預測Li金屬團簇結構

在團簇的研究中，勢能面上大量的局部極小值會影響到中等大小簇的基態結構確定。過去的全局優化啟發式算法使用耗時的密度泛函理論方法確定團簇能量，而借助機器學習方法則有望減少DFT計算成本。但是如何將團簇表示為適當的輸入向量，是機器學習應用于團簇研究的瓶頸之一。在該工作中，提出了一種多尺度加權譜子圖，作為團簇的有效低維表示，并構建了一個基于多尺度加權譜子圖的機器學習模型來發現Li簇中的結構-能量關系。將該模型與粒子群優化算法和密度泛函理論計算結合，以搜索團簇的全局穩定結構，找到了Li₂₀的全局基態。由于Li簇的形態影響Li枝晶的成核，這項工作對于Li枝晶形成的研究可能具有積極意義。該項研究成果以“Algebraic Graph-Based Machine Learning Model for Li-Cluster Prediction”為題發表在J. Phys. Chem. A上。DOI: 10.1021/acs.jpca.3c00272。

7. Science China Technological Sciences：電聲耦合矩陣計算方法開發

晶體材料中的電子聲耦合（EPC）是多種物理和化學現象中的重要效應，是解釋超導性、電子輸運等機制的關鍵。EPC矩陣描述了在聲子擾動下，所研究系統的電子本征態之間的耦合。盡管EPC矩陣與許多基本物理化學性質密切相關，但由于計算成本高，精確計算EPC矩陣仍然是一個挑戰。近年來，Giustino等人在開源的從頭算軟件Quantum Espresso上開發了使用Wannier函數來計算EPC矩陣的方法。然而，他們并沒有對此流程進行強關聯體系的相關修正，致使在處理含過渡金屬體系時存在困難。在此背景下，本工作基于國產從頭算軟件PWmat開發了一套EPC矩陣計算方法，實現了DFT+U和HSE修正，可以在相關問題中獲得更準確的EPC矩陣。文章中首先闡明了如何通過構建Wannier函數來計算EPC矩陣，然后介紹了代碼與其在PWmat上的工作流程，并展示在兩個經典的半導體系統AlAs和Si上的測試結果。最后使用了不同的交換關聯泛函計算了LiCoO₂的EPC矩陣，提供了相關EPC矩陣的比較結果，展示了交換關聯泛函對EPC矩陣的顯著影響。該研究為過渡金屬氧化物等材料的快速EPC計算打開了道路。該項研究成果以“Calculating electron-phonon coupling matrix: Theory introduction, code development and preliminary application”為題發表在Sci. China Technol. Sci.上。DOI: 10.1007/s11431-022-2113-y。

8. Journal of Computational Biophysics and Chemistry：基于鄰域路徑復合體的結構表征方法

本工作首次提出了一種基于鄰域路徑復合體的結構表征方法，從而為構建高性能的人工智能模型提供高效的材料結構表示方法。具體而言，文章利用持久鄰域路徑同調通過引入過濾器來獲取結構特征。通過鄰域有向圖的定向邊，該方法保留了更多的保留了更多的幾何特征和元素信息以及相應的物理化學信息。并為了驗證的模型的有效性，在閉殼狀碳硼烷結構上進行了交叉驗證。結果表明，文章提出的方法可以有效提取結構信息并實現準確的材料性質預測。通過該研究，作者在高性能人工智能模型中提供了一種高效的材料結構表示方法，為材料科學領域的進一步研究和應用提供了新的思路。該項研究成果以“Neighborhood Path Complex for the Quantitative Analysis of the Structure and Stability of Carboranes”為題發表在J. Comput. Biophys. Chem.上。DOI: 10.1142/S2737416523500229。

9. Chinese Journal of Structural Chemistry：基于拓撲結構特征的機器學習方法在材料領域中的應用

文章討論了在材料科學中應用基于拓撲結構特征的機器學習方法的應用情況。拓撲結構特征是指描述材料中原子、分子或晶體結構之間關系的數學表示方法。文章探討了圖結構和拓撲描述符作為描述材料的結構特征的基本數學概念，以及對材料基本屬性進行相應編碼的方法；結合具體的應用案例來探討這些方法在特定材料預測任務中的實際應用效果，并結合機器學習算法來進行材料屬性預測、材料分類和材料設計。結構圖和拓撲描述符分別源自圖論和代數拓撲，它們能夠抽象化材料結構并提取關鍵的特征信息，如化學鍵的連接性。由于能夠有效捕捉最近鄰之間的相互作用，它們非常適合研究化學反應。還可以將元素信息、空間信息和弱相互作用等因素納入這些特征中。雖然更豐富的信息有助于提高模型的解釋性和準確性，但這不可避免地會帶來相應的計算成本，因此，在實際應用場景中需要考慮機器學習模型的效率和解釋性之間的平衡。該工作以“Application of topology-based structure features for machine learning in materials science”為題發表在Chin. J. Struct. Chem.上。DOI: 10.1016/j.cjsc.2023.100120。

二、材料基因挖掘與新材料設計

10. Nature Communications：層狀鈣鈦礦材料的鐵電-鐵彈轉變機理

鐵電材料和鐵彈材料在存儲轉變器件、形狀記憶材料、超彈性制動器等領域有著廣闊的應用前景，這使得研究者們開始關注鐵電性和鐵彈性之間的內在關聯，并研究實現材料鐵電-鐵彈轉變的手段。該工作提出了一種離子嵌入的策略，實現了層狀有機-無機鈣鈦礦材料從鐵電性到鐵彈性的轉變，并從原子層面闡釋了這種鐵性轉變的微觀機制。研究團隊合成了一種A₃M₂X₉型的層狀鈣鈦礦材料(TMA)₃Sb₂Cl₉，簡稱為TSC。其層間為較弱的分子間作用力，因而可以實現多種離子的嵌入，而層內則由SbCl₆八面體通過點連接的方式形成一種類蜂窩狀的結構。TSC的空間群為2/mFm，表現出單軸方向的鐵電性，且不表現出鐵彈性。對TSC嵌入三價金屬鹵化物(FeCl₄^-)后，室溫下FeCl₄四面體在層間形成了有序分布。該材料簡稱為TSFC，此時空間群轉變為P2₁2₁2₁。根據密度泛函理論計算結果，發現FeCl₄和TMA作為關鍵結構基元，其旋轉、平移和畸變，以及Sb-Cl層的結構微調，可以實現晶格取向的順時針和逆時針120度旋轉。上述過程的能壘僅為78 meV/atom，因此TSFC的鐵彈轉變可以快速進行。說明了TSFC具有良好的鐵彈性。該研究成果以“Intercalation-driven ferroelectric-to-ferroelastic conversion in a layered hybrid perovskite crystal”為題發表在Nat. Commun.上。DOI: 10.1038/s41467-022-30822-6。

11. Nature Communications：基于氫鍵的鈣鈦礦鐵電材料矯頑力調控機理

針對現有無金屬鈣鈦礦鐵電材料矯頑力較小的問題，本工作提出了一種基于氫鍵作用的矯頑力調控策略，可以使其矯頑力從～10kV/cm量級提升至～100kV/cm。該工作設計并合成了無金屬鈣鈦礦鐵電材料MDABCO-NH₄-(PF₆)₃ (MDABCO=N-methyl-N'-diazabicyclo[2.2.2]octonium)，并通過理論計算和實驗研究了鐵電-順電轉變過程的機理。結果表明，材料中存在較強的N–H…F氫鍵，作用于材料內有機分子MDABCO后，該分子在涉及鐵電轉變過程中的有序-無序排列轉動將會明顯受阻，從而使材料的矯頑力提升一個數量級，實現了有機鐵電材料矯頑力調控的目標，為有機鐵電器件微型化和集成化設計提供了一條重要途徑。該工作以“Tailoring the coercive field in ferroelectric metal-free perovskites by hydrogen bonding”為題，發表在Nat. Commun.上。DOI: 10.1007/s41467-022-28314-8。

12. Nature Communications：COF表面限域短氫鍵網絡及其質子傳輸機理

開發高傳導質子交換膜是能源儲存和轉化技術領域的重大需求。COF材料具有長程有序的通道和豐富的有機官能團，有望超越傳統高分子材料和無機材料，成為新一代的質子交換膜材料。本工作通過膜上的磺酸基團實現水合質子的表面局域化，并通過調節磺酸基團的間距實現短氫鍵網絡的聯通，設計并制備了一系列具有可調離子基團間距的COF膜。制備的COF膜在90℃，100%相對濕度條件下，質子傳導率可達1389 mS cm^-1，為目前所見報道的最高值。計算模擬研究結果表明吸附在磺酸基團周圍的大量水分子確保了高的H₃O⁺和短氫鍵濃度，當短氫鍵連接形成網絡可實現質子超快傳遞。該工作所提出的表面限域短氫鍵概念可以為新一代高性能離子交換膜的開發提供理論指導和借鑒。該工作以“Short hydrogen-bond network confined on COF surfaces enables ultrahigh proton conductivity”為題發表于Nat. Commun.上。DOI: 10.1038/s41467-022-33868-8。

13. Nano Energy：高通量計算篩選固態鋰金屬電池電解質-負極界面保護層材料

可充電固態鋰金屬電池由于其較高的理論比容量和不易燃的特性而被認為是最具潛力的下一代儲能電池體系。但是其中固態電解質晶界鋰枝晶生長問題，以及固態電解質與負極界面處的副反應，將會導致電池迅速衰減甚至失效。在電解質-負極界面處引入保護層是解決上述問題的一種可行辦法，但目前相關研究仍處于初步階段。如何建立一個系統的材料篩選流程并快速搜索出潛在的保護層材料，仍是一個亟需解決的問題。本工作通過基于密度泛函理論的高通量計算篩選，從2316種無機材料中成功搜索出若干具有潛力的保護層材料。該研究根據材料的熱穩定性、電化學穩定性、界面化學反應穩定性、帶隙以及導帶底，篩選出了5種針對LLZO、28種針對LPS和7種針對LTP的保護層材料。計算結果表明，保護層可以有效阻擋金屬鋰負極的電子進入到固態電解質中，從而避免了鋰離子在晶界處的還原，抑制了鋰枝晶在電解質中的生長。這項研究極大地縮小了電解質-負極界面保護層材料的搜索空間，因而有望加速固態鋰金屬電池的開發與應用進程。該研究成果以“High-throughput screening of protective layers to stabilize the electrolyte-anode interface in solid-state Li-metal batteries”為題，發表在Nano Energy上。DOI: 10.1016/j.nanoen.2022.107640。

14. ACS Catalysis：Ni₂P催化劑的多中心協同機理實現CO₂還原中的C-C耦合

應用可再生電力驅動二氧化碳電化學還原是新能源開發的一個重要研究課題，而該領域的核心在于催化劑的設計。迄今為止，催化劑的設計策略主要集中在摻雜和合金化等成分調控上。而最新研究表明，具有多中心結構的催化中心的微觀結構調整，對于促進多碳產物的形成起到了關鍵作用，但其理論研究仍遠遠落后于實驗發現。本工作針對代表性電催化劑 Ni₂P 進行了系統性的第一性原理計算研究。該催化劑具有密集分布的Ni₃催化中心，不僅每個Ni₃位點中的Ni原子可以協同容納反應中間體以獲得更好的C-C偶聯機會，而且相鄰的Ni₃位點也具有協同作用，共同驅動形成關鍵的多碳物種中間體。材料催化能力的核心在于水的氫鍵網絡參與了相鄰Ni₃位點之間的質子轉移，從而建立了一條動力學上可行的路徑來規避電化學步驟中的熱力學損失。該工作揭示了催化劑的多中心協同機理，對設計CO₂還原電催化劑具有普遍意義。該成果以“Multi-Center Cooperativity Enables Facile C–C Coupling in Electrochemical CO₂ Reduction on a Ni₂P Catalyst”發表在ACS Catal.上。DOI: 10.1021/acscatal.2c05611。

15. ACS Applied Materials & Interfaces：Li₂ZnXS₄型鋰離子電池固態電解質材料

本工作針對Li₂ZnXS₄ (X = Si, Ge, and Sn)材料深入研究了其作為鋰離子電池固態電解質材料的潛力。計算研究發現這種材料具有較低的鋰離子遷移能壘（約0.24 eV），這意味著較高的離子導電性。通過比較不同的材料，發現了硅和硫的軌道之間的混合程度增加，這意味著硅-硫鍵的共價性增強，從而降低鋰離子的遷移能壘。這一發現表明，通過在給定的晶格結構中替換陽離子來控制陽離子和陰離子之間的共價性，可以提高離子導電性。其次，研究團隊還發現這種材料具有良好的電化學穩定性，這使得它具有作為固態電解質的高潛力。本工作為尋找快速鋰離子導體提供了一條新的設計思路。該項研究成果以“Thiotetrelates Li₂ZnXS₄ (X = Si, Ge, and Sn) as Potential Li-Ion Solid-State Electrolytes”為題，發表在ACS Appl. Mater. Interfaces上。DOI: 10.1021/acsami.1c24206。

16. ChemSusChem：極性硼烷衍生物用于MOF氣體分離材料中的結構基元

氣體分離在石油化工中起著非常重要的作用，然而傳統的熱分離方式即熱驅動分餾過程在工業中仍然是主要的的氣體分離方式。目前新型的氣體分離技術已經吸引了廣泛的研究興趣，該方法涉及使用多孔材料來選擇性吸附特定氣體。其中金屬有機框架材料（MOF），由于其可調節的孔徑和化學性質，以及高比表面積和穩定性，在氣體分離中顯示出巨大的潛力。本工作基于過去以closo-[B₁₂H₁₂]^2?十二硼烷為結構基元的MOF氣體分離材料的相關研究，針對其中的十二硼烷衍生物進行了系統研究，通過理論計算篩選出能夠高效分離CO₂的官能團。計算結果顯示，高度極化的-NH₂官能團在提高氣體混合物的分離選擇性方面最有效，尤其是針對CO₂捕獲。通過對電子結構的進一步研究分析，極化的-NH₂對氣體分子的優先吸附能力主要來源于十二硼烷上兩個多余電子的分布。這些電子在硼原子之間原本上是離域的，但在官能團取代后會由于官能團的極化變得相對局域化。由于硼簇中的共軛π電子與氨基的親核特性之間的協同作用，極化后的十二硼烷能夠從其他氣體中有效地分離CO₂。本工作表明，可以通過改變這些硼團簇結構基元中的極化作用來改變其與特定氣體分子之間的相互作用，展現了該類結構基元在MOF氣體分離材料中的重要性，該結論也可以擴展到其他用于氣體混合物吸附分離的多孔材料的設計當中。該項研究成果以“Closo-[B₁₂H₁₂]^2? derivatives with polar groups as promising building blocks in MOFs for gas separation”為題發表在ChemSusChem上。DOI: 10.1002/cssc.202300434。

17. eScience：鹵化物鋰離子電池固態電解質材料中的富鋰通道

近年來，大量實驗研究證明了化學式為Li₃MX₆（M = Sc, Y, Er, In; X = Cl, Br）的鹵化物擁有出色的離子導電率、較寬的電化學窗口和優良的化學穩定性，因而是一類具有巨大潛力的鋰離子固態電解質材料。然而，關于其高離子電導的來源仍有不少爭議，這主要是由于相關理論研究的缺乏。本工作中選取了四種典型的含鋰鹵化物結構，利用元素替換方法構造了一系列Li₃MX₆材料，通過高通量計算方法對這些材料的性能進行層層篩選，最終確定了除4種已知材料（已在實驗中制備得到）外的7種擁有高離子電導的鹵化物材料。研究團隊提出了針對鋰離子進入富鋰通道的概率的數學表達式。通過該概率，以及其他如晶胞尺寸等關鍵因素，可以說明鹵化物固態電解質的高離子遷移能力在很大程度上由富鋰通道所賦予。而富鋰通道作為一種結構特征是鹵化物固態電解質材料的關鍵結構基元，即材料基因。研究團隊相信，針對該材料基因的研究將會為無機固態電解質材料的設計帶來重要的借鑒和啟發。該研究成果以“Li-rich channels as the material gene for facile lithium diffusion in halide solid electrolytes”為題發表于eScience，并被選為封面文章。DOI: 10.1016/j.esci.2022.01.001。

18. Science China-Materials：缺陷對LiNiO₂中Jahn-Teller效應的調控

在對LiNiO₂的研究中，實驗結果和理論計算之間往往存在不一致。實驗觀察到的LiNiO₂是空間群為R-3m的半導體，并且存在局部Jahn-Teller（J-T）畸變，但理論計算卻顯示R-3m相的LNO是一種處于亞穩態的金屬，且沒有任何J-T畸變。另外，盡管NaNiO₂與LiNiO₂均為層狀氧化物結構，但前者呈現出C2/m相的協同J-T畸變，其與LiNiO₂的差異一直未被完全理解。本工作利用雜化泛函首次模擬了與實驗等同濃度的反位缺陷(~3%)，并研究其對LiNiO₂的影響。計算結果表明，反位缺陷能夠有效調控LiNiO₂中的J-T效應，從理論計算的角度為這些長期爭議的問題提供了全新的視角和觀點。該工作以“Defect-mediated Jahn-Teller effect in layered LiNiO₂”為題發表在Sci. China-Mater.上。DOI: 10.1007/s40843-021-1946-9。

19. Science China-Materials：突破LiNiO₂的高能量密度正極材料

本工作針對如何突破LiNiO₂的能量密度限制，提出了兩種策略：一種是將過量的Li離子引入過渡金屬（TM）層以形成Li過量化合物，如Li₂NiO₃；另一種策略是在TM層和原始Li層之間插入一層Li離子，形成Li₂NiO₂的組成。計算結果表明，與LiNiO₂相關的Ni³⁺/Ni⁴⁺單電子陽離子氧化還原反應不同，Li₂NiO₃中發生了極化子陰離子氧化還原反應，而在Li₂NiO₂中則發生了可逆的Ni²⁺/Ni⁴⁺雙電子氧化還原反應。由于這種雙電子陽離子活性，Li₂NiO₂在容量、能量密度、電子導電性和熱穩定性等方面表現出絕對優勢，使其成為突破LiNiO₂限制的高能量密度下一代層狀氧化物陰極的最有希望的候選者。該項研究成果以“Breaking the energy density limit of LiNiO₂: Li₂NiO₃ or Li₂NiO₂?”為題，發表在Sci. China-Mater.上。DOI: 10.1007/s40843-021-1827-x。