锂离子电池负极材料的Li嵌入性质从头计算研究

该文档是关于人工智能和机器学习在锂离子电池负极材料Li嵌入性质研究中的应用。文中深入探讨了锂离子电池的电极材料特性，特别是负极材料，通过从头计算方法来分析锂离子在这些材料中的嵌入行为。 在锂离子电池中，正极和负极材料的选择至关重要，它们决定了电池的性能。正极材料通常需要有较高的锂离子嵌入能力，而负极材料则需要能够稳定地接受和释放锂离子，同时保持结构的稳定性。文档中提到，负极材料的讨论始于第37页，这包括对各种潜在负极材料的Li嵌入特性的计算和分析。 电极材料的理论计算模型是理解其电化学性能的基础。这部分内容（第38-47页）详细阐述了如何利用从头计算方法来模拟电极材料的结构相变、电子结构以及电化学性质。例如，开路电压、平均电压、能量密度和比能量的计算模型，这些都是评估电池性能的关键指标。此外，锂嵌入形成能和体积膨胀比的计算揭示了材料在充放电过程中的稳定性和安全性。 第四章至第六章具体研究了不同材料的Li嵌入形成能，如AlSb、GaSb、InSb、Sn化物、Mg-Sn合金以及Mg2Sn和Li-zMgSn复合材料。这些章节详细介绍了计算参数设置、计算结果和讨论，提供了关于这些材料在实际电池应用中的潜力和局限性的见解。 第七章关注铜黄铁矿CuX (X=As, Se, Te)的电子结构，分析了这些材料作为潜在电极材料的可能性。通过对电子结构的从头计算，研究了它们的电化学性质，为新型电池设计提供参考。 最后，第八章总结了全文的研究成果，并可能对未来的研究方向给出了展望。附录部分包含了额外的数据和作者在攻读博士学位期间发表的论文列表。 这篇博士学位论文深入研究了锂离子电池负极材料的Li嵌入特性，利用人工智能和机器学习工具，结合从头计算方法，为优化电池性能和开发新型电池材料提供了理论支持和实证依据。