分享到
新浪微博 腾讯微博 QQ空间 豆瓣网
潘锋:基于图论的结构化学探索锂电池材料基因——加速高性能材料研发的新范式探索
2022年05月21日 更新时间: 2022年05月25日

讲座题目:基于图论的结构化学探索锂电池材料基因——加速高性能材料研发的新范式探索
主 讲 人:潘锋,北京大学讲席教授
讲座时间:2022-05-21
讲座地点:线上(钉钉直播,群号:31950226;31916412)

       2022年5月21日下午,北京大学讲席教授潘锋做客“大学城新论.名家讲座”,与听众分享了其研究团队近十年来的研究成果及思考。讲座围绕基于图论的结构化学、材料大数据、锂电池材料基因、同步辐射和中子等大科学装置的结构表征等前沿的交叉学科展开,通过启发大家探索材料研究的新范式来加速新材料和新能源的开发。

       

基于图论的结构化学新方法

       潘锋教授团队自主发展了基于图论的结构化学新方法,并以此构建了材料结构大数据系统,旨在探索材料基因并开展材料基因的研究。潘锋教授首先对四个科学研究范式进行了介绍。第一个范式是指早期人类进行的科学活动,主要是制备科学仪器观察自然现象并对观察数据进行收集。第二个范式是从这些数据中找出科学规律。对数据进行仿真和模拟称之为第三个范式。现在基于大数据和人工智能的科学与工程研发称之为第四个范式。由于第四范式是大数据推动的范式,数据的准确性变得尤为重要。举例来说,传统晶体结构化学中存在识别同构性挑战和晶体结构“测不准”等问题,传统的结构化学描述方法是“还原论”,但是这种思维是存在缺陷的。科学的发展主要表现为方法论的不断迭代,不论是观测这些结构是如何相互作用的,还是观测这些材料在使用过程中是如何演化并设计出有用的材料的,都需要将“涌现论”的思想容纳其中。在实践中,往往不能直接测量材料的绝对大小,但是可以切换思路,用中国人常说的“关系”这一概念去研究原子在材料中的相互作用。

       原子在材料中的“关系”最早可以追溯到数学方法上的“图论”。欧拉最先创建图论,并以此解决了著名的七桥问题。潘锋教授的研究团队将该思想运用到晶体和材料中来表达其结构,该方法最大的好处是可以利用计算机进行矩阵方程运算,将原子的实体空间位置转变为虚拟的矩阵空间数字并进行数学运算。此外,将图论与人工智能相结合,使其在大量样本中进行机器学习,不仅可以判断材料的属性,还可以发现变异和异常的新品种。

       除此之外,潘锋教授还指出,构建材料知识图谱时,主体和客体的准确性也尤为重要。基于作者以及文本信息,潘锋教授团队结合机器学习和匹配依赖算法对材料知识图谱中的主体进行高精度消歧,实现高效信息匹配和搜索,从而构建了MatKG的框架。材料知识图谱对于新材料的整个科学发现过程进行复盘,为探索新材料提供了借鉴。

       

锂材料的基因探索与运用

       在讲座的第二个部分,潘锋教授对锂材料的基因探索和运用进行了介绍,尤其对锂离子电池的科学思想进行了归纳和总结。在电池制造行业,锂离子电池备受青睐的最主要原因是其锂的电势最负,全电池具有高能量密度和功率密度。潘锋教授对锂电池百年发展史中的重要思想进行了深入浅出的总结。比如,锂电池中的科学思想本质是脱/嵌思想,起源于拓扑化学中的主-客体化学和超分子化学。以鸡蛋为例,鸡蛋是主体,蛋壳就是客体;超分子化学是由很多复杂分子构成,不是共价键作用,而是很多弱相互作用。锂离子电池是将材料从科学运用到工程的创新,移动电话、电动车、大规模储能、电动飞机等则是将锂离子电池从工程运用到现实的成功案例。

       能量密度、功率密度、稳定性与安全性是衡量电池性能的三个重要指标,提升这三个指标离不开“还原论”的思想,即应当先回到原子的尺度,同时也应当兼顾“整体论”及“演化论”的思维。具体来说:首先,要进行结构挖掘,厘清集团的连接和关键材料基因;其次,要进一步发现相互作用的机制。电池的本质是界面电子和离子的交换,要研究微观结构和界面,可以从测量单个晶体颗粒的微观结构和界面演化开始。材料的目标是使用其性能,这与材料从中心到界面的结构一致性密切相关。

       潘锋教授从生命基因——双螺旋结构的化学键相互作用和排序中获得启发,将材料的结构基因、连接方式及相互作用等作为“材料基因”,结合同步辐射和中子等大科学装置进行了原位结构及演化测量,发现过渡金属d轨道的自旋电子超交换相互作用对结构缺陷的形成和性能会产生影响,并以此为指导设计和开发了高性能的锂电池材料。

       

科学问题和未来电池

       在讲座的最后一个部分,潘锋教授主要探讨了科学问题与未来电池。《科学》中曾经提出“能量存储的未来是怎样的?”这一议题,能源问题是人类未来面临的最为重要问题之一。

       潘锋教授认为,中国人若想在电池领域有所建树,应该从最基础的科学问题着手,运用图论的方法,将还原论、整体论以及演化论关联起来。在思想方法论上,更重要的是通过“涌现论”去观察时间、空间、尺度、聚集排序、协同层次等,将收集的材料大数据运用于“反向设计”,从而加速新材料从发现到应用的范式变革。

       线上的听众对此次讲座的主题非常感兴趣,在讲座的最后纷纷向潘锋教授提出自己的思考与问题。潘锋教授深入浅出地回答了这些问题,为本次讲座画上了圆满的句号。(特约通讯员:李曼昀)