14–16 Apr 2026
Asia/Shanghai timezone

基于机器学习势的离子共掺硫化物固态电解质微观机理研究

15 Apr 2026, 11:00
20m

Speaker

燕婷 刘 (高能所)

Description

硫银锗矿型Li₆PS₅Cl(LPSC)虽被视为全固态锂金属电池的理想固态电解质,但其实验室测得的室温离子电导率(~10⁻⁵ S·cm⁻¹)远低于理论预期,且与锂金属负极存在严重的界面不稳定性,极大限制了其实际应用。异价掺杂虽是提升体相电导率的有效手段,但往往以牺牲界面稳定性为代价。因此,如何通过协同掺杂策略同步实现“体相高导电”与“界面高稳定”,是当前该领域亟待攻克的核心难题。针对上述挑战,本研究创新性地提出阴阳离子共掺杂协同调控策略。利用基于深度势能(DeePMD-kit)的机器学习分子动力学(MLP-MD)方法,我们构建了高精度的多体势函数。该方法突破了传统第一性原理计算在模拟时长与体系规模上的限制,使我们能够在纳秒级时间尺度上,同步解析体相离子传输机制与界面动态演化过程,为设计兼具高能量密度与高安全性的下一代固态电解质提供了关键理论依据与理性设计范式。

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