预测SICO基全固态电池界面性能模拟分析方法

本发明涉及电池性能分析领域，具体而言，涉及一种预测sico基全固态电池界面性能模拟分析方法。

背景技术：

1、sico锂电极材料是一种新型的锂离子电池电极材料，由硅(si)和碳(c)组成。sico锂电极材料具有很高的理论能量密度，且锂离子在硅和碳中的迁移率较高，这使得sico锂电极材料在提供高能量密度的同时，保持了良好的电化学性能。sico锂电极材料具有较长的循环寿命。在反复充放电过程中，这种材料的结构稳定性较高，能够有效地防止容量衰减，这使得sico锂电极材料在电池应用中具有更长的使用寿命。同时，sico锂电极材料具有较高的安全性能。由于硅和碳的稳定性较高，这种材料在高温或过充条件下的放热反应较弱，因此具有较好的热稳定性。这有助于提高电池的安全性，降低电池燃烧或爆炸的风险。此外，sico锂电极材料的制备方法相对简单，成本较低。这有助于提高电池的性价比，使其在市场上更具竞争力。这些优势使得sico锂电极材料成为一种极具潜力的新一代锂电极材料，具有广泛的应用前景。

2、在全固态电池中，离子通过固态电解质在电极之间传输，电极、固体电解质材料及其界面的匹配非常重要。如果电极-电解质界面匹配不好，就会导致电荷传递和离子传输的阻抗增加，大大降低了电池的电化学性能。因此，优化电解质与电极之间的界面匹配，确保离子能够快速、有效地传输，是提高固态电池性能的关键。然而，实现良好的界面匹配面临诸多挑战。首先，固态电解质与电极之间的界面往往存在应力不匹配，这可能导致界面破裂或分层。其次，不同的电解质和电极材料具有不同的表面结构和化学性质，这增加了界面匹配的复杂性。由于电极-电解质的纳米结构和匹配方案繁多，依靠目前的实验手段难以对该材料进行深入分析和设计，而单纯采用量子力学计算时间消耗巨大，设计效率非常低，从而阻碍了其商业化应用。

3、由于传统的电极材料设计方法存在周期长、费用高等局限性，通过大量的实验研究来寻求最佳设计是非常困难的。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：提供了一种预测sico基全固态电池界面性能模拟分析方法。本发明通过对界面微纳结构、能量及电学特性进行计算，得出材料组合与界面性能的特征关系，并采用机器学习极大提高了分析效率，通过与量子力学结果对比验证了该方法的准确性和高效性。

2、本申请的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本申请的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

3、为了解决以上背景技术部分提到的技术问题，本申请的一些实施例提供了一种预测sico基全固态电池界面性能模拟分析方法，

4、包括以下步骤：

5、步骤1、构建sico基固态电解质界面模型；

6、步骤2、通过量子力学计算sico基固态电解质界面模型，用于表征sico基固态电解质的界面性能；

7、步骤3、将sico基固态电解质界面模型的材料描述符以及电化学描述符作为机器学习算法的特征输入，以sico-固态电解质界面模型的形成能和扩散能量势垒作为机器学习的目标输出特征；

8、步骤4、将机器学习算法的目标输出特征与量子力学计算结果对比，选择精度最高的机器算法进行sico基全固态电池的界面性能评估模拟。

9、进一步地，在步骤1中，sico-固态电解质界面模型的构建方法包括以下步骤：

10、1)将sico与固态电解质模型复合；

11、2)采用npt系综模拟界面承受微压过程，在垂直与界面的方向施加压力为0.18-0.22mpa，系统温度设为380-420k；

12、3)采用nvt系综模拟系统在温度为400k下进行优化，使系统跳出局部最优；

13、4)采用nvt系综在200ps时间内将系统温度由400k降到300k，并在300k下运行nve模拟200ps。

14、进一步地，步骤1)中，模型复合的初始最小间距为并插入的真空层避免模型之间的自相互作用。

15、进一步地，步骤2)中，在垂直与界面的方向施加压力为0.2mpa，系统温度设为400k。

16、进一步地，量子力学计算方法是采用几何优化界面模型，所有方向采用周期边界条件，平面波动力学布里渊区积分采用3×3×3网格和超软赝势，截止能量为400ev；采用bfgs算法线性搜索，收敛公差满足：能量<1.0×10-5ev/原子；力最大值<0.01ev/埃米；最大应力<0.05gpa；最大位移<0.002埃米，scf公差为1.5×10-6ev/原子；

17、通过量子力学计算界面体系的黏附能、形成能、吸附能、电荷转移和扩散势垒，以及采用compass力场计算界面体系锂离子均方差位移和扩散系数，综合表征sico-固态电解质的界面性能。

18、进一步地，材料描述符包括：固态电解质材料、电极材料和掺杂元素。

19、进一步地，电化学描述符包括：固态电解质能量、sico电极能量、吸附能、结合能、电荷转移、功函数和带隙。

20、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

21、1、通过对界面微纳结构、能量及电学特性进行计算，得出材料组合与界面性能的特征关系，并采用机器学习极大提高了分析效率，通过与量子力学结果对比验证了该方法的准确性和高效性。

22、2、利用此方法对新型sico电极及具有类似纳米结构的材料进行分析设计，可有效提高新型电极材料的开发效率。

技术特征：

1.一种预测sico基全固态电池界面性能模拟分析方法，其特征在于：

2.根据权利要求1所述的预测sico基全固态电池界面性能模拟分析方法，其特征在于：

3.根据权利要求2所述的预测sico基全固态电池界面性能模拟分析方法，其特征在于：

4.根据权利要求2所述的预测sico基全固态电池界面性能模拟分析方法，其特征在于：

5.根据权利要求1所述的预测sico基全固态电池界面性能模拟分析方法，其特征在于：

6.根据权利要求1所述的预测sico基全固态电池界面性能模拟分析方法，其特征在于：

7.根据权利要求1所述的预测sico基全固态电池界面性能模拟分析方法，其特征在于：

技术总结本发明公开了一种预测SICO基全固态电池界面性能模拟分析方法，其属于电池性能分析领域。预测SICO基全固态电池界面性能模拟分析方法，包括以下步骤：步骤1、构建SiCO基固态电解质界面模型；步骤2、通过量子力学计算SiCO基固态电解质界面模型，用于表征SiCO基固态电解质的界面性能；步骤3、将SiCO基固态电解质界面模型的材料描述符以及电化学描述符作为机器学习算法的特征输入，以SiCO‑固态电解质界面模型的形成能和扩散能量势垒作为机器学习的目标输出特征。本申请的有益效果为提供了一种可提高新型电极材料的开发效率的预测SICO基全固态电池界面性能模拟分析方法。技术研发人员：廖宁波受保护的技术使用者：温州大学技术研发日：技术公布日：2024/6/11