CN118098424A - 锂金属复合负极设计方法、系统及计算机设备 - Google Patents

锂金属复合负极设计方法、系统及计算机设备 Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种锂金属复合负极设计方法、系统及计算机设备，根据分子结构特征筛选第一目标分子；根据电化学稳定性在所述第一目标分子中筛选第二目标分子；根据化学稳定性在所述第二目标分子中筛选第三目标分子；根据所述第三目标分子构建分子数据库；验证所述分子数据库，上述方法及系统利用大数据探针识别技术、第一性原理计算、机器学习等交叉性理论方法，筛选长链含氟有机分子，通过分子间的弱相互作用，可以诱导分子长程有序地组装在界面上，实现高性能复合负极的智能构筑。相比于目前的实验层面的试错法，更加高效以及成本更低；相比于纯粹的理论层面的高通量计算，减少了大量机时和资源成本、目的性明确，效率高，节省了实验耗材和计算资源。

Description

锂金属复合负极设计方法、系统及计算机设备
技术领域
本申请涉及材料设计技术领域，特别涉及一种锂金属复合负极设计方法、系统及计算机设备。
背景技术
汽车产业的全面新能源化发展已是大势所趋。而动力电池是新能源汽车的“心脏”，开发高安全长续航能力的新能源汽车，亟需动力电池关键技术的重大突破。锂金属电池是较有前景实现高比能量属性的一类电池。在目前已知的电极材料中，锂金属具有最负电极电位(-3.040V vs.SHE)和极高的能量密度(3860mAh g-1)，是Li-S和Li-air等下一代电池负极材料的“圣杯。然而，锂金属负极存在安全性(枝晶生长)和循环稳定性两大问题，是其面向应用的瓶颈。在电池循环过程中，锂负极界面会形成固态电解质(SEI)膜，界面枝晶生长和副反应与负极SEI界面膜性质十分相关。不均匀SEI膜(如马赛克型)在电池循环中易破裂，造成电解液与负极直接接触，引发副反应。此外，界面不均匀结构，会诱导表面负电荷的局部聚集，界面极化增强，界面离子浓度形成不均匀分布。当电极电流密度增大时，负极形成的强负电场在短时间内吸收大量锂离子，导致锂离子在界面发生局部沉积，加快枝晶生长，引发电池安全问题。
目前研究学者们相继提出了通过构筑人工SEI界面层来解决锂枝晶生长和界面稳定性问题。如在锂金属-碳纳米管(CNT)复合负极表面上，通过长链脂肪族膦酸分子自组装构筑了纳米级人工界面层，其表面紧致有序排列的有机分子层阻止了锂金属与活性组分的接触，提升了负极的稳定性(ACS Cent.Sci.2019,5,468-476；Nano Res.2020,13,1324-1331)。然而目前构筑新型锂金属复合负极仍然采用“实验试错”的研究模式，选择一种合适的长链含氟有机分子构筑锂金属负极复合界面层后，需组装成全电池进行电化学性质测试来验证复合人工界面层对枝晶的抑制效果，该类实验方法效率低下，过程繁琐。
发明内容
鉴于此，有必要针对现有技术中存在的缺陷提供一种可避免实验层面的“试错”的低效率和高耗时的锂金属复合负极设计方法、系统及计算机设备。
为解决上述问题，本申请采用下述技术方案：
本申请目的之一，提供了一种锂金属复合负极设计方法，包括下述步骤：
根据分子结构特征筛选第一目标分子；
根据电化学稳定性在所述第一目标分子中筛选第二目标分子；
根据化学稳定性在所述第二目标分子中筛选第三目标分子；
根据所述第三目标分子构建分子数据库；
验证所述分子数据库。
在其中一些实施例中，在根据分子结构特征筛选第一目标分子的步骤中，具体包括下述步骤：
从美国国家生物技术信息中心维护的PubChem有机小分子活性数据库中提取线性有机分子，筛选所述线性有机分子不含放射性元素和金属元素以及，长碳链≥6含氟有机分子。
在其中一些实施例中，在根据电化学稳定性在所述第一目标分子中筛选第二目标分子的步骤中，具体包括下述步骤：采用密度泛函理论计算所述第一目标分子的HOMO/LUMO能隙和分子氧化还原电势，筛选能隙Eg≥4.2eV的绝缘性有机分子，筛选还原电势低于锂负极电势Voxd≤0V vs.Li+/Li，氧化电势不低于正极Voxd≥4.2V vs.Li+/Li的有机分子。
在其中一些实施例中，在根据化学稳定性在所述第二目标分子中筛选第三目标分子的步骤中，具体包括下述步骤：通过密度泛函方法计算所述第二目标分子的分子吸附能，筛选所述分子吸附能高于-0.1eV的有机分子。
在其中一些实施例中，筛选所述分子吸附能Eads大于电解液溶剂分子吸附能Eads的有机分子，所述电解液溶剂分子包括EC、EMC、DMC。
在其中一些实施例中，在根据化学稳定性在所述第二目标分子中筛选第三目标分子的步骤中，还包括下述步骤：
通过双电层电容和离子电导率计算，选取所述有机分子中头部基团含氟的有机分子。
在其中一些实施例中，在根据所述第三目标分子构建分子数据库的步骤中，具体包括下述步骤：选取包括含硫氟、氧氟、氮氟、碳氟和磷氟基团，构建含氟有机分子数据库。
在其中一些实施例中，在验证所述分子数据库的步骤中，具体包括下述步骤：通过实验来验证所述分子数据库的分子选取是否合适。
本申请目的之二，提供了一种锂金属复合负极设计系统，包括：
第一筛选单元，用于根据分子结构特征筛选第一目标分子；
第二筛选单元，用于根据电化学稳定性在所述第一目标分子中筛选第二目标分子；
第三筛选单元，用于根据化学稳定性在所述第二目标分子中筛选第三目标分子；
数据库构建单元，用于根据所述第三目标分子构建分子数据库；
验证单元，用于验证所述分子数据库。
本申请目的之三，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现任一所述的锂金属复合负极设计方法。
本申请采用上述技术方案，其有益效果如下：
本申请提供的锂金属复合负极设计方法、系统及计算机设备，根据分子结构特征筛选第一目标分子，根据电化学稳定性在所述第一目标分子中筛选第二目标分子，根据化学稳定性在所述第二目标分子中筛选第三目标分子，根据所述第三目标分子构建分子数据库，验证所述分子数据库，本发明提供的锂金属复合负极设计方法、系统及计算机设备，有效利用计算机大数据筛选技术和强大的计算能力，构建高安全新型锂金属复合负极设计方法与集成平台，避免了在宏观水平上因“实验试错”产生的低效率和高耗时缺陷，通过大数据和高通量计算快速筛选长链含氟有机分子构筑锂金属负极复合界面层，目的性明确，效率高，大幅度节省实验耗材。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例1提供的锂金属复合负极设计方法的步骤流程图。
图2为申请本实施例2提供的锂金属复合负极设计系统的结构示意图。
图3为申请本实施例3提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。
实施例1
请参阅图1，本申请一实施例提供的一种锂金属复合负极设计方法的步骤流程图，包括下述步骤S110至步骤S150，以下详细说明各个步骤的实现方式。
步骤S110：根据分子结构特征筛选第一目标分子。
可以理解，由于侧链太多的自组装有机分子由于空间位阻效应不能有效地均一覆盖在锂金属表面，而线性有机分子通过弱相互作用能长程有序地紧密排列在金属表面上，构成致密保护层。本实施例从美国国家生物技术信息中心维护的PubChem有机小分子活性数据库中提取线性有机分子。PubChem分子数据库包含了百万级以上各类分子，实验已报道的锂负极自组装分子均在PubChem数据库中收录。
本实施例结合大数据网络探针技术和分子结构识别方法构建大数据结构探针方法，对PubChem分子活性数据库中分子的SMILES结构式等进行识别，提取不含放射性元素和金属元素以及较少支链的长碳链(nc≥6)含氟有机分子。
步骤S120：根据电化学稳定性在所述第一目标分子中筛选第二目标分子。
在其中一些实施例中，在根据电化学稳定性在所述第一目标分子中筛选第二目标分子的步骤中，具体包括下述步骤：采用密度泛函理论计算所述第一目标分子的HOMO/LUMO能隙和分子氧化还原电势，筛选能隙Eg≥4.2eV的绝缘性有机分子，筛选还原电势低于锂负极电势Voxd≤0V vs.Li+/Li，氧化电势不低于正极Voxd≥4.2V vs.Li+/Li的有机分子。
可以理解，采用密度泛函理论计算有机分子HOMO/LUMO能隙和分子氧化还原电势，筛选能隙较大的绝缘性有机分子(Eg≥4.2eV)。锂金属负极自组装有机分子需有一定电化学窗口，从而保持结构稳定。
步骤S130：根据化学稳定性在所述第二目标分子中筛选第三目标分子。
在其中一些实施例中，在根据化学稳定性在所述第二目标分子中筛选第三目标分子的步骤中，具体包括下述步骤：通过密度泛函方法计算所述第二目标分子的分子吸附能，筛选所述分子吸附能高于-0.1eV的有机分子。
进一步地，筛选所述分子吸附能Eads大于电解液溶剂分子吸附能Eads的有机分子，所述电解液溶剂分子包括EC、EMC、DMC。
可以理解，有机分子的尾部需具有一定的疏锂性，一方面头尾基团的亲疏锂性差异，可以促使分子头部朝下组装在锂负极界面上；另一方面其静电作用耦合界面电场调控可诱导界面锂离子浓度均匀分布，促进锂的均匀沉积。计算分子尾部的吸附能，筛选吸附能较低的有机分子。
在其中一些实施例中，在根据化学稳定性在所述第二目标分子中筛选第三目标分子的步骤中，还包括下述步骤：通过双电层电容和离子电导率计算，优先选取所述有机分子中头部基团含氟的有机分子。
步骤S140：根据所述第三目标分子构建分子数据库。
在其中一些实施例中，在根据所述第三目标分子构建分子数据库的步骤中，具体包括下述步骤：选取包括含硫氟、氧氟、氮氟、碳氟和磷氟基团，构建含氟有机分子数据库。
可以理解，通过收集以上筛选的有机分子的结构信息和物理化学性质，选取包括含硫氟、氧氟、氮氟、碳氟和磷氟基团，构建含氟有机分子数据库。
步骤S150：验证所述分子数据库。
在其中一些实施例中，在验证所述分子数据库的步骤中，具体包括下述步骤：通过实验来验证所述分子数据库的分子选取是否合适。
例如，将合适的长链含氟有机分子溶解在一定量无水乙醇中。对锂箔表面进行清洁预处理。采用丙酮对锂箔表面进行清洗，在硝酸溶液中快速冲洗，并在氯酸中浸泡，用去离子水清洗若干次，最后在氮气下进行干燥。在氮气下将清洁的锂箔浸入到含有机分子的乙醇溶液。之后将制备好的锂箔用无水乙醇冲洗，真空干燥，再进行实验设计和电化学性能测试来验证所述分子数据库的分子选取是否合适。
本申请提供的锂金属复合负极设计方法，针对锂金属负极枝晶生长和界面稳定性问题，利用大数据探针识别技术、第一性原理计算、机器学习等交叉性理论方法，筛选长链含氟有机分子，通过分子间的弱相互作用，可以诱导分子长程有序地组装在界面上，实现高性能复合负极的智能构筑，避免了在宏观水平上因“实验试错”产生的低效率和高耗时缺陷。通过大数据和高通量计算快速筛选长链含氟有机分子构筑锂金属负极复合界面层，目的性明确，效率高，大幅度节省实验耗材。
实施例2
请参阅图2，为本实施例2提供的提供了一种所述的锂金属复合负极设计系统，包括：第一筛选单元110用于根据分子结构特征筛选第一目标分子；第二筛选单元120用于根据电化学稳定性在所述第一目标分子中筛选第二目标分子；第三筛选单元130用于根据化学稳定性在所述第二目标分子中筛选第三目标分子；数据库构建单元140用于根据所述第三目标分子构建分子数据库；验证单元150用于验证所述分子数据库。
本实施例2提供的设计系统，其详细的工作方式，可以参见实施例1，这里不再赘述。
本申请提供的锂金属复合负极设计系统，针对锂金属负极枝晶生长和界面稳定性问题，利用大数据探针识别技术、第一性原理计算、机器学习等交叉性理论方法，筛选长链含氟有机分子，通过分子间的弱相互作用，可以诱导分子长程有序地组装在界面上，实现高性能复合负极的智能构筑，避免了在宏观水平上因“实验试错”产生的低效率和高耗时缺陷。通过大数据和高通量计算快速筛选长链含氟有机分子构筑锂金属负极复合界面层，目的性明确，效率高，大幅度节省实验耗材。
实施例3
请参阅图3为本申请实施例的计算机设备结构示意图。该计算机设备50包括处理器51、与处理器51耦接的存储器52。
存储器52存储有用于实现上述忆阻器精度重构计算的误差校正方法的程序指令。
处理器51用于执行存储器52存储的程序指令以实现所述的锂金属复合负极设计方法。
其中，处理器51还可以称为CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)。处理器51可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器51还可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
可以理解，以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上仅为本申请的较佳实施例而已，仅具体描述了本申请的技术原理，这些描述只是为了解释本申请的原理，不能以任何方式解释为对本申请保护范围的限制。基于此处解释，凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进，及本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本申请的其他具体实施方式，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种锂金属复合负极设计方法，其特征在于，包括下述步骤：
根据分子结构特征筛选第一目标分子；
根据电化学稳定性在所述第一目标分子中筛选第二目标分子；
根据化学稳定性在所述第二目标分子中筛选第三目标分子；
根据所述第三目标分子构建分子数据库；
验证所述分子数据库。
2.如权利要求1所述的锂金属复合负极设计方法，其特征在于，在根据分子结构特征筛选第一目标分子的步骤中，具体包括下述步骤：
从美国国家生物技术信息中心维护的PubChem有机小分子活性数据库中提取线性有机分子，筛选所述线性有机分子不含放射性元素和金属元素以及，长碳链≥6含氟有机分子。
3.如权利要求1或2所述的锂金属复合负极设计方法，其特征在于，在根据电化学稳定性在所述第一目标分子中筛选第二目标分子的步骤中，具体包括下述步骤：采用密度泛函理论计算所述第一目标分子的HOMO/LUMO能隙和分子氧化还原电势，筛选能隙Eg≥4.2eV的绝缘性有机分子，筛选还原电势低于锂负极电势Voxd≤0V vs.Li+/Li，氧化电势不低于正极Voxd≥4.2V vs.Li+/Li的有机分子。
4.如权利要求1所述的锂金属复合负极设计方法，其特征在于，在根据化学稳定性在所述第二目标分子中筛选第三目标分子的步骤中，具体包括下述步骤：通过密度泛函方法计算所述第二目标分子的分子吸附能，筛选所述分子吸附能高于-0.1eV的有机分子。
5.如权利要求4所述的锂金属复合负极设计方法，其特征在于，筛选所述分子吸附能Eads大于电解液溶剂分子吸附能Eads的有机分子，所述电解液溶剂分子包括EC、EMC、DMC。
6.如权利要求1或4或5所述的锂金属复合负极设计方法，其特征在于，在根据化学稳定性在所述第二目标分子中筛选第三目标分子的步骤中，还包括下述步骤：
通过双电层电容和离子电导率计算，选取所述有机分子中头部基团含氟的有机分子。
7.如权利要求1所述的锂金属复合负极设计方法，其特征在于，在根据所述第三目标分子构建分子数据库的步骤中，具体包括下述步骤：选取包括含硫氟、氧氟、氮氟、碳氟和磷氟基团，构建含氟有机分子数据库。
8.如权利要求1所述的锂金属复合负极设计方法，其特征在于，在验证所述分子数据库的步骤中，具体包括下述步骤：通过实验来验证所述分子数据库的分子选取是否合适。
9.一种锂金属复合负极设计系统，其特征在于，包括：
第一筛选单元，用于根据分子结构特征筛选第一目标分子；
第二筛选单元，用于根据电化学稳定性在所述第一目标分子中筛选第二目标分子；
第三筛选单元，用于根据化学稳定性在所述第二目标分子中筛选第三目标分子；
数据库构建单元，用于根据所述第三目标分子构建分子数据库；
验证单元，用于验证所述分子数据库。
10.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-8中任一所述的方法。
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