材料ゲノムアプローチは、リチウム電池の新材料開発をどのように促進しますか?-リチウム - イオン電池装置
近年、リチウム二次電池用新材料の研究開発の過程で、材料ゲノムの考え方に基づくハイスループットコンピューティング理論ツールや研究プラットフォームが徐々に確立されつつあります。このプラットフォームでは、精度の異なる計算方法を組み合わせることにより、イオンベースの材料輸送特性のスクリーニングを行います。インフォマティクスにおけるデータマイニングアルゴリズムをハイスループットな計算データの解析に導入することで、マテリアルビッグデータ解釈の実現可能性が確認されます。上記のプラットフォームは、リチウム電池の固体電解質のハイスループットスクリーニングと最適化を実現します 設計と設計の観点からの新材料の研究開発の実証アプリケーションとして、リチウムリッチカソードコーティング材料として使用できる2つの化合物、Li2SiO3とLi2SnO3をハイスループット計算スクリーニングによって得、リチウムリッチカソードのサイクル安定性を効果的に改善しました。ドーピングによる戦略のハイスループットスクリーニングにより、固体電解質β-Li3PS4のイオン伝導性と安定性を向上させる方法が得られました。新しい酸硫化物固体電解質LiAlSOは、ハイスループット構造予測によって設計されました。構造活性相関の研究においてビッグデータ解析を試み、ゼロひずみ電極材料の設計基盤を解析した。リチウム電池材料の研究開発における上記の材料ゲノム法の適用は、他の種類の材料の研究開発におけるこの新しい研究開発モデルを促進する機会を提供します。供給可能。(リチウムイオン電池機器)
従来の電池材料の研究開発は、「試行錯誤」を特徴とする開発モデルがベースとなっています。発見から申請までのサイクルは非常に長く、一般的に20年以上かかります。「材料ゲノムプロジェクト」の提案は、リチウム電池の新材料開発に新たなアイデアを提供します。「材料ゲノム」科学研究の鍵は、「ハイスループット」な材料研究開発、つまり「1つの」材料サンプルではなく、「バッチ」の材料サンプルを同時に完成させることです。
計算シミュレーション、調製、特性評価、つまり、ハイスループット計算、ハイスループット準備、ハイスループット特性評価は、材料の体系的なスクリーニングと最適化を実現し、それによって材料の発見から応用までのプロセスを加速します。「材料遺伝子工学」の手法を用いて、データマイニング技術や手法を活用したハイスループット・マルチスケールの大規模計算・探索により、優れた特性を持つ可能性のある新材料を選別することが期待されます。まず、材料の使用条件に応じて元素スクリーニングによって範囲を絞り込み、次に高速結合価数計算を使用して予備スクリーニングを行い、イオン輸送障壁の大きい化合物を除去し、最後に密度汎関数ベースのシミュレーションを使用して、前のステップでスクリーニングされた材料をさらに正確に計算して、最終的な候補材料を取得します。 これにより、全体的なスクリーニング効率を効果的に向上させ、リチウム二次電池材料中の高速イオン伝導体の効率的なスクリーニングを実現します。
1. リチウムリッチ正極の新規コーティング材料のスクリーニング
ハイスループットな計算スクリーニングを用い、構造マッチング、拡散チャネル、導電率などを総合的に考慮することで、リチウムに富むリチウム電池の正極材料にマッチする可能性のある2つのコーティング化合物Li2SiO3とLi2SnO3を発見しました。どちらの材料もイオン性化合物であり、イオン伝導性が良好で、リチウムリッチ材料((1..x)Li2MnO3xLiMO2)の親相材料Li2MnO3と化学構造が似ているため、リッチリチウム材料として選択してみてください。リチウム材料の表面改質層。
2. 固体電解質-Li3PS4最適化修正法のハイスループット計算スクリーニング
密度汎関数計算と結合価数計算を組み合わせることにより、多数のドーピング修飾法をスクリーニングして、ハイスループット計算を行うことができます。結晶構造を正確に決定できる密度汎関数計算を使用して、ドープ原子を取得します。位置情報を入手し、結合価数計算によりリチウムイオンマイグレーションバリアの低減に有益なドーピング方法を迅速に選択します。β-Li3PS4のPサイトにSb、Zn、Al、Ga、Si、Ge、Snをドープすることにより、SサイトのOドーピングに関する研究により、結晶格子中の硫黄の一部を酸素に置き換えたり、β-Li3PS4を亜鉛と酸素元素で共ドープしたりすることで、イオン伝導性を効果的に向上させることが分かりました。
ハイスループットな計算スクリーニングにより最適な材料改質法を得た後、密度汎関数に基づく高精度な計算により、ドーピングによる材料特性向上のメカニズムを効果的に明らかにすることができます
3. 固体電解質LiAlSOの新構造をハイスループット構造予測法で発見
Li-Al-S-Oの要素空間に様々な空間群を持つ結晶構造をCAPSOソフトウェアを用いて構築し、その構造最適化やエネルギー計算を行うことで、低エネルギー構造に基づく新しい構造を生成する粒子群最適化アルゴリズムを用います。この最適化の過程で、これら4つの要素が1:1:1:1の比率で形成される最も安定な構造が徐々に見つかりました。計算結果は、この新しい酸硫化物LiAlSOが-NaFeO2に似た斜方晶構造を持ち、AlS2O2層がb軸方向に沿って平行に配置され、Liイオンが層間に位置し、SとOがねじれた四面体ユニットを形成していることを示しています。
4. 零ひずみ電極材料の構造変化と体積変化の相関を調べるためのデータマイニング手法
材料遺伝子の考え方に基づくハイスループット計算とハイスループット実験テストは、新材料の研究開発分野に新しい研究アイデアを提供するだけでなく、指数関数的に多くのデータ情報をもたらし、材料科学におけるビッグデータ手法の応用の基礎を築きます。財団。機械学習技術は、分子の微粒化エネルギーを予測して熱力学的に安定な新しい化合物を見つけるなど、材料特性とさまざまな複雑な物理的要因との間の統計モデルを取得するために利用されています。
評価に「Leave-One-Out」法を用いることで、上記問題で11個の関連変数(11成分)を用いた場合に得られるQ2指標が最も大きく、今回得られたモデルが最も安定していることが分かりました。さらに因子重要度分析を行ったところ、イオン半径は格子体積変化の重要な決定要因であるが、体積変化はイオン半径だけに関係しているわけではないことが示された(図6)。遷移金属の結合パラメータと遷移金属酸素八面体の局所構造も体積変化に関与します。目的。このモデルに基づいて、さまざまな遷移金属を含む正極材料を構築して、リチウムの脱離中のシステムの体積変化を共同で調整し、リチウム含有量の変化によって引き起こされる格子体積変化率を最小限に抑えることができます。
全固体リチウム二次電池の研究開発では、リチウム電池材料に適したハイスループット計算法の探索をいち早く実施し、イオン輸送特性を含む計算手法を開発し、異なる精度を統合し、リチウムイオンベースの輸送障壁のハイスループット計算スクリーニングと最適化プロセスを確立し、複数の材料の同時計算などの機能を実現し、 計算中間工程のモニタリング、計算結果の分析、計算結果に基づく材料性能の判断・評価この独自に開発されたハイテクフラックス計算プラットフォームを使用して、無機結晶構造データベース内のリチウム含有酸化物のスクリーニングに成功し、リチウムリッチカソードのサイクル性能を向上させることができる2つのコーティング材料を発見しました。硫化物固体電解質のドーピング法を実施している。質量計算の最適化により、様々な陰イオンが共存する固体電解質を構築する設計アイデアを提案し、新しい酸硫化物固体電解質を発明した。ハイスループット計算によって収集されたデータに基づいて、カソード材料の脱落を試みました。本研究では、体積変化の研究に重回帰のデータ解析手法が用いられており、リチウム二次電池の研究開発におけるデータマイニングや機械学習などの人工知能手法のさらなる導入の可能性が期待されています。
従来の電池材料の研究開発は、「試行錯誤」を特徴とする開発モデルがベースとなっています。発見から申請までのサイクルは非常に長く、一般的に20年以上かかります。「材料ゲノムプロジェクト」の提案は、リチウム電池の新材料開発に新たなアイデアを提供します。「材料ゲノム」科学研究の鍵は、「ハイスループット」な材料研究開発、つまり「1つの」材料サンプルではなく、「バッチ」の材料サンプルを同時に完成させることです。
計算シミュレーション、調製、特性評価、つまり、ハイスループット計算、ハイスループット準備、ハイスループット特性評価は、材料の体系的なスクリーニングと最適化を実現し、それによって材料の発見から応用までのプロセスを加速します。「材料遺伝子工学」の手法を用いて、データマイニング技術や手法を活用したハイスループット・マルチスケールの大規模計算・探索により、優れた特性を持つ可能性のある新材料を選別することが期待されます。まず、材料の使用条件に応じて元素スクリーニングによって範囲を絞り込み、次に高速結合価数計算を使用して予備スクリーニングを行い、イオン輸送障壁の大きい化合物を除去し、最後に密度汎関数ベースのシミュレーションを使用して、前のステップでスクリーニングされた材料をさらに正確に計算して、最終的な候補材料を取得します。 これにより、全体的なスクリーニング効率を効果的に向上させ、リチウム二次電池材料中の高速イオン伝導体の効率的なスクリーニングを実現します。
1. リチウムリッチ正極の新規コーティング材料のスクリーニング
ハイスループットな計算スクリーニングを用い、構造マッチング、拡散チャネル、導電率などを総合的に考慮することで、リチウムに富むリチウム電池の正極材料にマッチする可能性のある2つのコーティング化合物Li2SiO3とLi2SnO3を発見しました。どちらの材料もイオン性化合物であり、イオン伝導性が良好で、リチウムリッチ材料((1..x)Li2MnO3xLiMO2)の親相材料Li2MnO3と化学構造が似ているため、リッチリチウム材料として選択してみてください。リチウム材料の表面改質層。
2. 固体電解質-Li3PS4最適化修正法のハイスループット計算スクリーニング
密度汎関数計算と結合価数計算を組み合わせることにより、多数のドーピング修飾法をスクリーニングして、ハイスループット計算を行うことができます。結晶構造を正確に決定できる密度汎関数計算を使用して、ドープ原子を取得します。位置情報を入手し、結合価数計算によりリチウムイオンマイグレーションバリアの低減に有益なドーピング方法を迅速に選択します。β-Li3PS4のPサイトにSb、Zn、Al、Ga、Si、Ge、Snをドープすることにより、SサイトのOドーピングに関する研究により、結晶格子中の硫黄の一部を酸素に置き換えたり、β-Li3PS4を亜鉛と酸素元素で共ドープしたりすることで、イオン伝導性を効果的に向上させることが分かりました。
ハイスループットな計算スクリーニングにより最適な材料改質法を得た後、密度汎関数に基づく高精度な計算により、ドーピングによる材料特性向上のメカニズムを効果的に明らかにすることができます
3. 固体電解質LiAlSOの新構造をハイスループット構造予測法で発見
Li-Al-S-Oの要素空間に様々な空間群を持つ結晶構造をCAPSOソフトウェアを用いて構築し、その構造最適化やエネルギー計算を行うことで、低エネルギー構造に基づく新しい構造を生成する粒子群最適化アルゴリズムを用います。この最適化の過程で、これら4つの要素が1:1:1:1の比率で形成される最も安定な構造が徐々に見つかりました。計算結果は、この新しい酸硫化物LiAlSOが-NaFeO2に似た斜方晶構造を持ち、AlS2O2層がb軸方向に沿って平行に配置され、Liイオンが層間に位置し、SとOがねじれた四面体ユニットを形成していることを示しています。
4. 零ひずみ電極材料の構造変化と体積変化の相関を調べるためのデータマイニング手法
材料遺伝子の考え方に基づくハイスループット計算とハイスループット実験テストは、新材料の研究開発分野に新しい研究アイデアを提供するだけでなく、指数関数的に多くのデータ情報をもたらし、材料科学におけるビッグデータ手法の応用の基礎を築きます。財団。機械学習技術は、分子の微粒化エネルギーを予測して熱力学的に安定な新しい化合物を見つけるなど、材料特性とさまざまな複雑な物理的要因との間の統計モデルを取得するために利用されています。
評価に「Leave-One-Out」法を用いることで、上記問題で11個の関連変数(11成分)を用いた場合に得られるQ2指標が最も大きく、今回得られたモデルが最も安定していることが分かりました。さらに因子重要度分析を行ったところ、イオン半径は格子体積変化の重要な決定要因であるが、体積変化はイオン半径だけに関係しているわけではないことが示された(図6)。遷移金属の結合パラメータと遷移金属酸素八面体の局所構造も体積変化に関与します。目的。このモデルに基づいて、さまざまな遷移金属を含む正極材料を構築して、リチウムの脱離中のシステムの体積変化を共同で調整し、リチウム含有量の変化によって引き起こされる格子体積変化率を最小限に抑えることができます。
全固体リチウム二次電池の研究開発では、リチウム電池材料に適したハイスループット計算法の探索をいち早く実施し、イオン輸送特性を含む計算手法を開発し、異なる精度を統合し、リチウムイオンベースの輸送障壁のハイスループット計算スクリーニングと最適化プロセスを確立し、複数の材料の同時計算などの機能を実現し、 計算中間工程のモニタリング、計算結果の分析、計算結果に基づく材料性能の判断・評価この独自に開発されたハイテクフラックス計算プラットフォームを使用して、無機結晶構造データベース内のリチウム含有酸化物のスクリーニングに成功し、リチウムリッチカソードのサイクル性能を向上させることができる2つのコーティング材料を発見しました。硫化物固体電解質のドーピング法を実施している。質量計算の最適化により、様々な陰イオンが共存する固体電解質を構築する設計アイデアを提案し、新しい酸硫化物固体電解質を発明した。ハイスループット計算によって収集されたデータに基づいて、カソード材料の脱落を試みました。本研究では、体積変化の研究に重回帰のデータ解析手法が用いられており、リチウム二次電池の研究開発におけるデータマイニングや機械学習などの人工知能手法のさらなる導入の可能性が期待されています。
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