材料计算的意义

底层材料及结构决定电池性能

现在计算资源的增长

通过高通量数据驱动的设计方法

可以更好的了解

多样化和复杂能源材料的形成和演化

传统实验优势数据精确性高/单次价格便宜/研发进度慢

AI+材料计算精确性不高(取决于提供数据) /可批量处理/加快研发速度

同时获取更多微观信息，可为企业建立更好的理论基础

电池材料设计的目标

容量

意义：增加的体积或重量能量密度被视为衡量新材料和电池系统开发进展的关键指标。

目标：增加电极之间的电位差，甚至可以允许使用更高价的阳离子(包括Mg2+、Ca2+和Al3+)更密集的离子可逆插入。

计算方法：DFT计算可用于相对准确地模拟电池电极材料的电子结构，并预测从电极中插入或移除离子所涉及的能量。通过能量的变化可以用来计算电池中的电压，并在此基础上评估容量。DFT方法还可用于评估需要维持结构的情况下可交换离子的数量以及电极材料的稳定性。

计算缺点：虽然电压计算可能通过DFT方法与适当的近似值相对简单，但由于从原子到电池尺度影响该参数的众多因素的汇合，容量的计算不太可能准确地描绘实验性能。

功率

意义：只需要使用少量的电池材料，通过快充的方式就可以满足某些领域的应用，减轻产品重量，便于携带，比如手机，电脑。

目标：和充/放电率方面的性能通常与电池系统中的微观结构因素有关，可以通过适当设计多孔和颗粒状的电极微结构以及研究其在不同充电状态下的演变来实现。

计算方法：

颗粒/孔隙尺度上的结构对多相输运现象的影响通常通过使用离散元模型来阐明

在更精细的尺度上，使用分子动力学（MD）模拟来研究微观结构演化及其对速率能力的意义

MD通常与ab-initio方法结合使用，也可用于测试电极和固体电解质中的离子迁移率。

稳定性和安全性

意义：电极材料的生命周期、电解质降解和电极-电解质相互作用决定了电池系统的寿命和稳定性

目标：在电池使用过程中，电极处发生成分和结构变化，导致电子和离子输运途径发生改变。当考虑硅和硅基负极材料时，这是一个特别突出的问题，虽然他们可以提供很大的理论容量，但是由于会更容易出现颗粒断裂和传输途径的破坏，导致了应用在电池领域中具备了挑战性。除了电极材料的体积演化外，还需要考虑电镀、枝晶形成和固体-电解质界面（SEIs）形成都有可能导致电池性能下降，甚至发生安全问题。

计算方法：

通过分析电化学稳定性窗口，研究材料和电解质的微观结构和组成如何影响电池的生命周期性能。

由于与安全性和稳定性相关的过程依赖于时间，动态方法如MD和动力学蒙特卡罗模拟在设计中已被证明是有价值的更安全、更长久使用的电池材料。

基于机器学习的方法在基于与此相关的不断增长的数据集预测老化性能方面是非常有价值的。

除了使用中的电池更安全的性能外，电池的使用后安全性也可以通过计算方法进行检查，例如通过模拟材料的分解或溶解以及有毒产物的释放。

成本

意义：成本可以理解为性价比、原材料可用性、环境影响（可持续性）和寿命的单独组成部分

目标：电池材料的环境与经济成本才是企业应用中考虑的重中之重，常见如考虑如何进行减少钴、锰和镍等(高成本或污染环境)的金属含量，或寻找其他元素或材料做为替代品。

计算方法：通过机器学习方法和材料的大数据(实验与计算的数据)支持，可成为我们寻找新型候选电池材料的重要工具，可以用于分析如何：优化实施方案，赋予材料设计灵活性，适应资源可用性，成本和环境影响变化。

多尺度模拟

相对于大多数其他功能材料，电池材料表现出高度的复杂性。存在大量的成分多样性，特别是与各种电池类型的正极材料的可行候选材料有关。许多插层化合物表现出非化学计量，在成分比方面具有无限可能的变化。当人们进一步考虑到许多这些材料，通常是过渡金属氧化物基体系，包括许多阳离子种类时，很容易看出如何设计发生的材料空间非常大。因此，这一材料研究领域可能比任何其他应用领域都更受益于利用不断扩展的计算能力来模拟多尺度的相互作用。

关键要素

合适的建模：只有搭建出适合研究问题的准确可靠模型，才能有意义的进行模拟材料行为。这些建模应该匹配于与容量、功率、稳定性和/或成本相关的电池性能指标的预测。

数据：用于发现和识别候选材料的大数据驱动技术在电池设计领域的应用越来越多。自然，这种方法依赖于大量精心策划的数据集的可用性，以及使用机器学习技术处理大量数据的能力。为对于那些没有大型数据集的技术，关于可获得的成分、晶体结构和其他参数的准确数据往往是建立有意义的模拟的先决条件。

合作：来自不同学科的研究人员之间的合作对于新电池材料的成功设计至关重要。如算法团队，实验团队，计算团队等相互配合，建立有效的沟通渠道并提出适当和及时的问题。

实验：电池材料的计算设计应得到实验测试的支持，以验证材料的预测性质和行为。虽然有许多独立的计算研究定期发表，但围绕计算研究可以或应该通过实验手段验证和支持的适当方法存在许多争论。

挑战

应用：如何将多种尺度的材料设计方法应用到现有的制造过程中，这个不仅是单纯的学术研究，也是企业未来需要面对的挑战，同时对于传统的研究人员的教育也是非常重要的。

多指标：对于电池的改进需要考虑满足多个指标符合，实现低成本，高能量密度，高功率。

材料识别：通过大数据驱动的模拟识别新的候选材料，虽然近些年该研究很火，如采用机器学习与ab-initio研究相结合带来了一定的成果，但是该方法需要走的路还是需要很长的，别是考虑到环境影响、资源稀缺性和生产成本等复杂性因素。分析出各个因素之间的关联以及带来的影响都是推动电池发展的重要步骤。

新电池类型：随着人们的注意力转向后锂离子电池系统、固态电池和其他新兴技术，为了推进和实施这些新电池类型，对更新方法、模型和数据集的平行需求出现了。