学术干货 | AI助力能源材料计算模拟设计讲座回顾（二）
能源材料研发传统的实验手段面临着“炒菜”试错的窘境，而过去的计算手段受限于算法效率，无法有效求解实际工业生产中面临的复杂问题。该行业亟需新的生产力工具的诞生，以期加速行业的转型与升级。而伴随着“AI+Science”的浪潮，计算模拟与解决实际问题之间的距离正在被大大缩短。
由深势科技主办的AI助力能源材料计算模拟设计系列讲座于2021年7月24日首次展开，邀请了专业领域内的嘉宾进行直播讲座，与大家深入探讨「人工智能+计算模拟」为能源材料研发带来的突破。
为了帮助大家更好地回顾，我们对8月14日-9月4日的四期讲座的内容做了编辑与汇总，供大家参考交流。文章末尾附有讲座PPT的下载链接，大家可按需下载。
计算模拟在锂电材料研发中的应用和挑战
讲座嘉宾
邓斌
宁德时代21C实验室高级工程师，主要从事锂离子电池材料的计算模拟。2016年毕业于厦门大学材料学院，获工学硕士学位。
内容摘要
本报告介绍了锂电材料的结构特点和模拟方法，讨论了计算模拟在锂电工业中的重要性，结合案例说明计算模拟在理解正极材料相变、开发电解液、探索界面反应和筛选添加剂等方面如何发挥作用，以及存在的挑战。
Q&A
Q：反应力场的结果如何和实验对比？对于化成的SEI的产物能很好的表征吗？
A：对于化成的SEI的产物，实际上是很难表征的，因为SEI是动态变化的。但正是因为我们很难在实验上从微观角度去表征，所以我们更希望通过计算模拟的方法定性预测产物。关于计算和实验的对比，我们有做一些XPS的实验。我们主要是利用反应力场对其有一个粗略的定性上的认识，再和实验结果对比。
Q：请问可极化力场具体用的是哪个？
A：用的是犹他大学开发的一套力场参数，具体的可以去看一下相关文章。
Q：表面氧活性通过磁矩判断，但磁矩也和泛函相关，请问这里用的也是DFT+U吗？
A：对的。
Q：候选分子在同一表面的吸附构型有很多可能性，如何考虑？
A：添加剂分子是有偶极的，它在表面有明确的吸附位点。在计算过程中，我们会考虑多种吸附情况，最终给出能量最低的吸附构型。
Q：热力学计算是针对所谓纳米颗粒的正极材料，请问纳米颗粒的尺度有多小？
A：实际上传统的热力学计算主要是针对体相材料，我们这里的纳米材料大概是几百纳米的尺度。目前我们也在考虑针对整个纳米颗粒的方法，但还是以体相为主。
Q：相场模拟可以重现实验上的结构和相变，如何通过相场模拟来改变材料性质？
A：在电池材料体系里，各部分能量表现出很明显的各向异性，这些各向异性又和宏观上的材料尺寸相关。通过相场模拟可以分析各部分的作用如何交互，并在此基础上提出改善策略。
Q：您觉得像磷酸铁锂这样的商用正极材料体系还有研究必要吗？
A：很有必要继续研究。商用正极材料体系虽然发展了很多年，但种类较少。而且在现有的研究体系上进行改性研究，能更经济，且能更快地应用。
无序电池材料中理论计算的应用
讲座嘉宾
欧阳彬
2017年博士毕业于加拿大麦吉尔大学。现为加州大学伯克利分校的博士后，师从Gerbrand Ceder教授。主要从事锂离子和钠离子电池电极材料与固态电解质材料的理论研究。
内容摘要
报告人分享了自己如何结合理论建模和机器学习，对组元无序材料的结构性质关系展开研究，并向我们展示了几个通过调控材料的微观结构得到了多种高倍率材料的代表性例子。最后，对后高通量时代下无序岩盐材料的未来发展做出了展望。
Q&A
Q：请问渗流和扩散有什么区别？
A：这两个并不是直接相关的概念，但又有一定的联系。渗流指材料的拓扑结构，也就是说它的位点是如何连接在一起，描述的是静态的原子相互连接的概念；扩散是指原子的路径行为，描述的是动力学行为。
Q：无序材料和intercalation材料有什么区别？
A：两个概念有很大交集。无序材料的取决于这个材料有没有partial occupancy。intercalation材料定义其中锂输入输出的方式是通过叉乘而不是conversion，无序仅仅关注材料原子占据，究竟是partial occupancy还是fully occupancy。这两个概念既不是对立的，也不是平行的，只是从不同方面理解材料性质。
Q：实验上怎样定性或定量测量材料的短程有序度？
A：选区电子衍射是非常常见的表征手段。一般大家做TEM时会顺便拍一下，放在TEM左上角，以此来证明材料的晶性。也可以做PDF或者XAS，但它们得到的信息更复杂，后期需要很多的模拟工作将这些信息进一步加工。
Q：锂的渗流网络是否在循环过程中也在变化？
A：是的。正极材料在循环过程中，过渡金属会发生迁移。这也意味着我们需要有更好的计算模型去知道脱锂过程中过渡金属的迁移对材料性能有多大影响。目前我们也在做这方面研究，近期会有工作陆续发表出来。
Q：怎么评估排序机器模型的准确性？
A：这个问题是一个相对来说比较大的问题，这里我着重讲一下我们团簇展开怎么评估。常用的是机器学习通用的cross validation，假如它得到的值比较令人满意，能在validation data set有很好的评估，我们会认为这个模型还不错。而团簇模型还需要确认它是否抓住了团簇背后的物理特征，因此需要对机器学习得到的模型进行物理上的解读，才能知道这个模型是否可用。
Q：关于离子迁移的模拟具体方法是基于cluster expansion model还是基于DFT,MD，或者machine training？
A：做离子迁移有很多方法，我简单介绍一下我熟悉的。Cluster expansion 本质就是一个哈密顿米尔，可以把它等价成一个力场，不同的是它是基于不同的格点，而力场是和原子位移相关。所以它可以作为材料的标量计算的工具，通过DFT或者其他数据来拟合得到结果。研究离子迁移可以用AIMD或者传统MD，甚至更大尺度的KMC模拟或者一些其他的cross grain的方法，在农业化学里有也大量的连续尺度上的模拟，感兴趣的话可以去看一下。
Q：多数文献中无序材料的合成需要Ar气，气氛条件会影响性能吗？
A：会的。例如正极材料合成时，我们会通过控制气氛的种类来想控制金属价态，通过调整氧气二氧化碳分压来调控反应路径等。
Q：Mn和Ni的化合价通过什么控制？阴离子配位数吗？
A：从合成角度来说，可以调控合成环境和气氛；从化学式的设计来说，要考虑电中性以及氧化还原的优先性。氧化还原的优先性可以通过第一性原理计算得到。具体可以参考我刚刚提过的高熵的文献。
Q：无序材料会不会增加合成难度，在回收领域有没有更好的优势？
A：无序材料的合成并不难，往往更简单。因为它不需要控制特定的层状结构，只需要把无序锂碳酸盐和金属氧化物混在一起烧到1000℃，基本上可以得到大部分的无序岩盐材料，这也是目前常用手段。在回收过程中，正极材料肯定会和电池内部的化学材料进行一些反应，这样电池才会报废。而高熵并不需要关心正极内有什么，只需要它里面有氧化还原态，且达到一定的成分，这个材料就会还不错。这也就意味着我们可以把一堆不同的正极材料混在一起，通过一定的手段和方法去合成一个相对纯的相，就会得到一个还不错的材料。但这是目前我们的愿景，具体的还有待继续研究。
Q：怎么保证循环过程中过度金属离子不融缩呢？
A：这个问题目前还没有答案。解决了这个问题就相当于解决了循环性能问题，。如果有想法可以联系我，我们一起讨论。
锂电子导体的设计准则与当前计算模拟
面对的挑战
讲座嘉宾
汪硕
2020年于北京大学取得博士学位，师从孙强教授，现为马里兰大学帕克分校材料系博士后，合作导师为莫一非教授，主要研究方向为全固态无机电解质材料的理论计算与模拟。
内容摘要
本报告围绕目前主流的无机氧化物、硫化物、卤化物固态电解质展开，基于第一性原理计算和分子动力学模拟等方法探究锂离子导体的设计准则，同时讨论当前模拟计算中遇到的一些关键问题以及展望人工智能技术带来可能带来的解决方案。
Q&A
Q：如何考虑空间电荷层对SE/cathode的影响？
A：齐月老师课题组最近发表了一篇文章，通过计算电子电势等一系列方法，模拟界面处空间电荷层的形成。大家感兴趣的话可以去看一下。
Q：用于AIMD的初始结构是否被挖锂空位或者加间隙缺陷？如果是的话，一般缺陷浓度是多少？
A：对于固态电解质材料来说，通常是不需要外添加锂空位或间隙位的。因为材料本身载流子占据状态就会存在一些空位和间隙，当然对一些材料进行调控时，是需要对锂空位进行制造或添加来解决的。对于浓度的设置，我们有一些经验参数，一般会调控浓度在相对所有的可占据位点的0.5-0.8的范畴。
Q：是否需要为这些缺陷加背景电荷？
A：一般通过掺杂来实现电平衡。
Q：为什么有些材料实验测到400K就相变了，而分子动力学能模拟到1000K以上？
A：MD之所以模拟的是高温的条件，是因为低温下的模拟可能需要跑很长的时间步长，我们观测到的离子迁移的试验数可能不够多，导致我们无法计算其在低温下的离子电导，这也是目前DFT计算需要解决的一些问题。实验上的相变温度取决于不同的材料结构，需要具体情况具体分析。目前我觉得可以通过机器学习来准确抓取到一些离子间的势，来拓宽我们的模拟尺度。目前有一些文章已经采用了这些方法成功实现了实验上的相变状态，后续怎么做可能需要更深入的探讨。
Q：高温对离子的传输机制会有影响吗？如何合理化高温的AIMD模拟？
A：肯定会有影响。高温和低温的模拟存在很大偏差。尤其是高温下有些迁移机制得到激发，这是低温下不能具备的，关于如何分离出这种情况，目前我认为仍然需要低温模拟的手段对具体的体系进行具体模拟。
Q：固态电解质中载流子是单独扩散还是协同扩散？对均方位的拟合是否有影响？
A：对均方位移差的拟合没有影响，它是通过固定公式拟合出来的。通常计算离子电导的时候，有两种方法，两个方法计算协同迁移机制得到的扩散速率是不一样的，一般用两种计算方法得到的离子电导的比值来表征扩散速率。具体可以参考我们之前发表在Nat. Commun.的具体工作。
Q：不含锂的二元氧化物图层在后续一直保持欠锂状态吗？
A：这取决于电池的工况。与低电势类型材料接触过程中一定会脱锂。而对于一般二元氧化物图层当中锂是否会存在，这情况很复杂。我个人认为是会存在的，但它的饱有量有多少，目前我们计算方面很难有一个满意的答复，实验上可能能提供更多的细节信息。
模拟引导的锂金属电池电解液的设计
讲座嘉宾
张玉敏
2016年硕士毕业于加拿大麦吉尔大学， 2017年进入美国卡耐基梅隆大学材料科学系攻读博士学位，师从于机械系Venkat Viswanathan教授。其科研组主要从事电池材料的模拟与设计，电催化，机器学习材料创新，自动化实验室，电动汽车和电动飞机方面的研究。
内容摘要
报告人分享了自己运用计算模拟的方法设计锂金属电池新电解液成分的案例，并介绍了云计算与远程云实验室“生态圈”的运用路线，着重讲解部分计算类工具在整个框架中的作用与关系，最后对电解液设计，甚至电池材料设计的未来发展路线作出了展望。
Q&A
Q：这里DFEC的膜如果太薄，能否反映出界面间的相互作用？
A：这也是我想讲的DFT的局限性。我在研究中使用DFT，强调的是初始的反应，但最终SEI的形成状态我是无法得知的。在一般的研究中，我们可以先用DFT对分子首先进行横向的拓展，确定感兴趣的分子，再借用如AIMD这样的软件进行纵向研究。
Q：这里的计算是NEB计算还是AIMD？模拟条件是什么？是温度还是力场？
A：在我的工作中，能量垒的计算用的NEB的一个工具——nudged electric band，没有用到AIMD这样大型的工具，能量垒使用的是PBE泛函。
Q：在DFT或者MD模拟中，电解质溶液/正极或负极界面如何考虑电场的影响？具体怎么实现？
A：目前还很难做到给电极加电场，文献上也没有提出很好的方式，大家有想法的话可以交流讨论。（在下一期电化学计算讲座中可能会涉及这方面的内容，大家可以关注一下。）
Q：能不能解释一下高通量计算在电解液中的应用？
A：我简单介绍一下如何寻找分子来做高通量的筛选。一是可以根据现有的电解液sorbent原型进行一些改变，去形成一个data base；二是可以从网上找一些分子数据库。今天讲到的是DFT和MD的工具，我们希望结合机器学习来减少我们的计算量，比如可以用深势的一些工具加速。
Q：能对锰酸锂，NCM，磷酸铁锂等正极材料表面钝化的电解液及添加剂，有哪些？
A：我主要是用DFT做吸附方面的研究，一般是在锂金属这种比较reactive的表面上面，在钝化表面目前还没有尝试过，是个很值得研究的方向。
入群交流
欢迎加入能源材料计算模拟交流群深入探讨！扫描下方二维码添加微信并备注“能源材料计算模拟交流群”，我们工作人员会尽快邀请您进入群聊。
未来更多讲座和嘉宾信息将在微信群中实时更新提醒，敬请期待！
如需获取以上讲座的ppt，敬请关注公众号「深势科技 DP Technology」，在后台回复关键词「能源讲座PPT」，即可获取下载链接。
关于深势科技
深势科技有限公司（“深势科技”）是一家成立于2019年的科技公司，致力于以新一代分子模拟技术解决微观尺度工业设计难题。 以打造切实服务于药企、材料商和科研机构的模拟研发平台为主要业务方向，以解放研发工作者的生产力为主要业务目标。
深势科技具有强大的科研与产业落地能力。其新一代分子模拟算法在保持量子力学精度的基础上，将分子动力学的计算速度提升了至少五个数量级，且对算力的需求与体系的原子数量呈线性依赖；结合高性能计算，能够对数十亿原子规模的体系进行量子力学精度的计算模拟。团队核心成员获得2020年全球计算机高性能计算领域的最高奖项“戈登·贝尔奖”，相关工作当选2020年中国十大科技进展，以及2020年全球人工智能十大科技进展。