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              頂刊寵兒！日本東北大學李昊團隊帶你探索高性能固態電解質的方法！
              
                    
              
                        來源：
                        時間：2023-10-11 22:38:39
                        瀏覽：2694次
                    
              
                    
              

                    

                
              
                
              全固態電池由于其高的安全性和能量密度備受關注，但是其低的離子電導率是其發展的瓶頸。篩選高性能的固態電解質，除了傳統的實驗試錯和理論計算篩選。機器學習是一種高效的方法，可以快速從巨大的材料空間中篩選出具有潛力的材料。數據庫是機器學習的基礎，建立準確的數據庫可以為材料的研究提供新的機遇和視角。相比于對少許材料的分析，基于對大數據的挖掘能夠得到材料性質之間的更多隱藏信息，加速材料性能的優化和設計。
               
              為了應對上述挑戰，日本東北大學李昊教授課題組（材料科學高等研究所，WPI-AIMR）通過數據挖掘，從實驗文獻中構建出固態電池電解質的性能數據庫（又稱：動態固態電解質數據庫；dynamic database of solid-state electrolyte，DDSE）?；谠揇DSE數據庫，我們將討論材料各種性質之間的聯系，總結了大數據挖掘在研究固態電解質中的優勢。同時，這個數據庫還提供了一個有趣的功能——評價新合成材料的性能排名。

              數據庫永久DOI: http://doi.org/10.50974/00137195
              數據庫鏈接：
              https://ssbed-ssbed-database-gui-ntj1tz.streamlit.app/
               

              主要論文：
              F. Yang, E. C. D. Santos*, X. Jia, R. Sato, K. Kisu, H. Yusuke, S. Orimo, H. Li*, "A Dynamic Database of Solid-State Electrolyte (DDSE) Picturing All-Solid-State Batteries", Nano Materials Science, 2023: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S258996512300034X

              為了更好地幫助大家理解和掌握數據庫的使用，本期課程特邀李昊老師團隊做客直播間，和大家一同分享固態電池的意義，大數據和機器學習的意義，以及如何使用該數據庫來提高大家的科研質量。

              報告名稱：使用DDSE數據庫可視化分析固態電池電解質性能
              報告嘉賓：楊方令 （日本東北大學，李昊課題組）
              研究領域：機器學習結合理論計算篩選高性能固態電解質
              報告簡介：全固態電池由于其高的安全性和能量密度備受關注，但是其低的離子電導率是其發展的瓶頸。篩選高性能的固態電解質，除了傳統的實驗試錯和理論計算篩選。機器學習是一種高效的方法，可以快速從巨大的材料空間中篩選出具有潛力的材料。數據庫是機器學習的基礎，建立準確的數據庫可以為材料的研究提供新的機遇和視角。相比于對少許材料的分析，基于對大數據的挖掘能夠得到材料性質之間的更多隱藏信息，加速材料性能的優化和設計。

              課程大綱
              一、研究背景
              ? 能源結構與電池的應用
              ? 液態電解液的安全性危機
              ? 固態電解質的優勢和不足
              二、探索高性能固態電解質的方法
              ? 實驗試錯
              ? 理論計算（DFT和AIMD）
              ? 機器學習篩選
              三、建立數據庫的優勢
              ? 數據挖掘
              ? 實驗誤差檢查
              ? 為機器學習提供數據支撐
              四、數據庫功能演示
              ? 基于數據庫展示材料之間的關系
              ? 評價實驗數據

              報告人簡介：
              楊方令，四川大學物理學院博士生，從2022年起于日本東北大學李昊課題組進行聯合培養，主要研究方向為機器學習結合理論計算篩選高性能固態電解質。

              李昊課題組簡介：
              李昊教授課題組（位于日本東北大學，材料科學高等研究所，WPI-AIMR）主要從事材料理論推導、理論計算方法及機器學習算法開發、高性能材料設計。至今已在雜志發表論文超155篇，包含Nature Catalysis、Nature Communications、Journal of the American Chemical Society、Advanced Materials、Energy & Environmental Science、ACS Catalysis、Chemical Science、Chemistry of Materials、ACS Energy Letters、Advanced Energy Materials、Advanced Functional Materials等領域權威雜志。

              李昊課題組主要方向及代表性成果如下：
              1. pH-電場效應耦合的微觀動力學理論推導:對合金、金屬氧化物、單原子等催化劑進行能源電催化（燃料電池、電解水、二氧化碳還原、合成氨等）研究。
              2. 數據挖掘及功能材料數據庫的構建。
              3. 建立新算法/新人工智能方法輔助研究功能材料（如：催化劑、固態電池、固態儲氫材料等）。
              4. （首例）通過理論推導得到亞硝酸鹽催化還原模型，并成功通過理論預測、實驗驗證得到高性能催化劑，對飲用水處理還原亞硝酸至100%氮氣；
              5. （首例）通過理論預測、實驗驗證設計出將亞硝酸鹽100%還原得到氨氣的催化劑（至今唯一一例實現100%氨氣選擇性催化劑）。
              6. （首例）理論推導出利用電解水過程對烯烴實現常溫環氧化過程。
              7. 設計高性能材料對污水氟化物、氯化物等污染物進行高效降解。

              直播時間：2023年10月12日 周四晚7:00-9:00
              觀看方式：測試狗-科研服務  視頻號& B站直播間
               

              直播福利：直播間限時領取現金紅包。
              進入計算課程交流群請聯系GO小妹（15680750806），群內免費分享干貨、課程直播、活動福利等。
               

              測試狗官網（http://www.tongdafittings.com）已同步往期（XRD、XPS、電鏡等）課程直播的精彩回放，歡迎大家免費學習觀看！
                              
                
                
                
              
                    
              
                        
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                                文字是人類用符號記錄表達信息以傳之久遠的方式和工具?，F代文字大多是記錄語言的工具。人類往往先有口頭的語言后產生書面文字，很多小語種，有語言但沒有文字。文字的不同體現了國家和民族的書面表達的方式和思維不同。文字使人類進入有歷史記錄的文明社會。
                            
              
                            
              
                                
              
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