Energy Environ. Sci. ：眾多固態鋰離子導體候選材料的整體性計算結構篩檢

【引言】

鋰離子電池（LIBs）作為一種優秀的儲能器件，在開發應用上如移動設備、電動車乃至于通用輸電網絡都有著廣闊的前景。然而當前大多數鋰電池采用的是液體電解質，因其有機溶劑容易過熱起火而引發的安全和性能隱患必須予以重視。探究開發新的固體電解質在解決傳統鋰離子電池能量密度低和服役壽命短的同時，有望徹底解決鋰電池應用的安全性問題。科學家們已花費數十年探究新型固體電解質，但經鑒別出的室溫下能比擬液體電解質離子導電性能的仍屈指可數。

【成果簡介】

研發新型固體電解質，除了要求盡量高的離子導電性，材料的電化學穩定性以及低損耗也是不能忽視的要素。當前，地球環境中含鋰的化合物成千上萬，然而大多數未經鑒定試驗，其中可能成為優秀導體的不在少數。近日，來自斯坦福大學的Evan J. Reed教授（通訊作者）課題組在Energy & Environmental Science上發表了題為Holistic computational structure screening of more than 12 000 candidates for solid lithium-ion conductor materials 的文章，報道了通過建立離子傳導模型和結構參數篩檢的大規模計算從12831種含鋰材料中確定出新型固態電解質的候選材料。基于材料項目數據庫（Materials Project database）中含鋰材料的結構和電子信息，計算篩查結構穩定性、化學穩定性和低電子電導率消除了92.2%的含鋰材料，再進一步的利用數據驅動的基于文獻報道實驗測量數據對于離子傳導的邏輯回歸模型從12831種候選材料中確定出21種具有較大潛力成為固體電解質的材料。

【圖文導讀】

圖1.整體性計算結構篩檢的方法流程圖

整個篩檢過程由基于原子結構的計算篩檢和建立數據驅動的離子傳導模型兩部分組成。整體性計算過程中首先針對能帶、電化學穩定性、亞穩態能量和材料成本等先決條件進行篩檢，接著通過定義特征空間和統計學習已有文獻中實驗報告的鋰離子導體數據，進行基于結構的鋰離子傳導預測。

圖2.通過測試誤分率（TMR）、交互驗證誤分率（CVMR）和標準差概率化度量選擇最優化模型

（a） 紅色實線表示對應不同數量特征的最低交互驗證誤分率邏輯回歸模型的交互驗證誤分率，藍色實線表示相同模型下的測試誤分率；實線表示處于真實模型下的數據，虛線表示處于為消除噪音誤差采用的X概率化下平均值的模型。可以發現，真實模型下的TMR和CVMR比概率化隨機模型下的數值小3倍左右，黑色箭頭所指為CVMR的最小值0.1處，即為最優化模型。

（b） 藍色實線表示對應多特征邏輯回歸模型X隨機化的標準差概率化度量，黑色箭頭指出標準差大于常規閾值0.5的位置，對應了最優化的邏輯回歸模型（此時特征數為5），這表明模型具有統計意義。

圖3. 通過邏輯回歸模型下測試數據的分級性能表明模型性能

（a） 利用邏輯回歸得到測試組數據的分級性能，縱坐標表示測試材料成為離子電導率大于10^-4 S cm^-1（即為超離子導體）的概率。圖中正方形表示超離子導體，圓形表示非超離子導體。可以發現，有4種材料被誤分類了。

（b） 在交互驗證下利用邏輯回歸得到測試組數據的分級性能，可以發現，依然有4種材料被誤分類了。

圖4.基于數據驅動和信心指標的預測模型的篩檢結果

圖中，縱坐標表示了對應基于歸一化距離的信心度量指標的1054種含鋰材料具有超離子導體特性的預測概率。紅色線圈表示非金屬材料，黑色線圈表示21種具有高氧化分解電壓、能帶、非過渡金屬特性和很高可能性成為超離子導體的候選材料。

【小結】

課題組通過材料項目數據庫篩選出滿足電子電池工藝要求包含低電導率、電化學穩定性和低成本這些先決條件的候選固態鋰離子導體，從12831種候選的含鋰材料減少到300個左右。再利用現在文獻對鋰離子導體的實驗測量數據,開發一個預測模型和一些信心指標識別提供了預測最高可能性超電導率離子導體的方法，再次將候選材料縮減為21種。值得一提的是，通過先決條件篩檢淘汰的材料比重如此之大，因此在固態電解質的設計和研發工作應當有效考慮到這些先決條件的性能需求。通過可概括的微觀特征的識別產生快離子傳導依然是個難題,利用統計學習技術發現相關性預測離子導體受困于實驗數據的數量和準確性帶來的挑戰不容忽視。但是隨著時間的推移，相信會有越來越多的實驗數據和報告提出了更好的特性。而預測模型隨著越來越多的數據也會逐漸改善， 成為一個健壯的數據驅動模型,在確定有潛在前景的固體電解質材料的問題上具有重要意義。

文獻鏈接：Holistic computational structure screening of more than 12 000 candidates for solid lithium-ion conductor materials (Energ. Environ. Sci.，2017， DOI: 10.1039/C6EE02697D)

本文由材料人編輯部新能源學術組紙鳶供稿。

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