深研院新材料学院科研取得新进展

2019-11-27 00:15栏目:国际学校教育
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近日,深圳研究生院新材料学院在新材料的设计与模拟计算等基础理论方法开发领域取得新进展,为加速新能源材料的设计开发提供了有效的理论模型和计算方法。此项工作由深圳研究生院新材料学院院长潘锋教授与陶国华副教授合作完成,研究论文以快报形式刊发于最新一期化学物理杂志(Journal of Chemical Physics, )上面,该杂志是理论化学国际性权威杂志,是原子、分子、化学物理领域引用率最高的期刊之一。

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目前,如何能够对实际的复杂材料体系进行精确有效的静态、特别是动态的模拟和计算是全球具有挑战性的课题之一。深圳研究生院新材料学院已经将新材料的“DNA”(“密码”)研究,特别是新型清洁能源(柔性太阳能电池和电动汽车动力电池)材料的“DNA”设计与模拟计算作为研究和开发的重点。该学术论文的价值与意义在于,提出和建立对复杂材料体系的动态过程进行优化路径的选择,并有效地抓住问题的关键、提高运算效率、缩短设计模拟新材料的时间。

北京大学深圳研究生院新材料学院潘锋教授获2018年度美国电化学会电池科技奖9992019银河国际点击部,,在日前由美国电化学学会、SMEQ、SBEE、SIBAE和ACEQ联合举行的第234次美国电化学和固体科学国际会议会上,潘锋进行了题为“锂电池材料的晶体结构和界面结构与性能研究”的获奖报告,此次会议有来自世界各地相关研究领域约2000人出席。

新材料的“DNA”(“密码”)研究是从分子水平设计和开发新材料,而其中涉及的动态相互作用是关键性问题。在材料的分子动力学过程中,量子效应往往发挥着举足轻重的作用,比如纳米尺度上的载流子输运、新一代清洁能源中光伏效应和动力电池的储能性质与充放电过程等等。对于处理复杂材料体系中的量子效应,半经典初值表示方法是目前最为经济有效的代表性方法。半经典初值表示方法基于经典轨线的相空间统计平均,通过考虑轨线间的相干引入量子效应。对于一般的时间关联函数半经典初值表示式包含相空间的双重积分,因此对于复杂的分子体系,其运算量十分巨大。

报告对新材料学院近年来在储能和动力电池及材料领域取得的进展进行了总结和展望,介绍了团队在电动车动力电池产业应用的正极材料如磷酸铁锂和三元层状材料的“材料基因”与功能、负极碳材料的界面无机电解质膜的形成机理及新型超浓电解质溶液的结构与电化学窗口的相关性等研究进展。报告提及,将电化学方法与称量原子/分子重量石英微天平、观察原子尺度形貌的原子力显微镜和监测产生极微量气体组成的微分质谱进行巧妙协同策略,实现了原位定量监测在不同电位下碳负极界面SEI的形成过程,该工作发表在最近的《自然·纳米技术》上。

此前不含任何进一步近似的半经典初值表示方法只能较好地描述体系中只包含几个自由度动力学过程。本篇研究是发现了一种新方法,该方法应用统计力学重点取样的核心思想,通过考虑轨线间的关联性大幅度提高计算半经典时间关联函数的运算效率。新方法目前已成功描述了多达21个自由度的复杂分子体系的量子相干效应。

获奖证书

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潘锋简介

与热浴振动模耦合的碘分子的振动量子相干效应

潘锋于2011年在北大深圳研究生院创建新材料学院,把新能源材料的基础研究和产业应用作为学院的重点方向,开展材料计算、制备、表征及装备开发等交叉学科的协同研发和创新。2012—2016年他作为项目的首席科学家和技术总负责联合深圳8家企业承担和完成了国家新能源汽车动力电池创新工程重大专项。2015年联合国际电动车动力电池与材料领域的知名实验室建立国家科技部“电动汽车动力电池与材料国际联合研究中心”,成为深圳市首个国家级的国际联合研究中心。2016年他作为首席科学家牵头联合11家单位承担国家“基于材料基因组的全固态锂电池及关键材料研发”重点专项。目前他的团队正在将材料大数据库、人工智能、物理化学原理、同步辐射和中子大科学装置测量等相结合,探索新能源材料的基因科学和工程,在研发新一代的热电、光电和储能材料与器件方面取得很大的进展。

建院以来,深圳研究生院新材料学院科研进展显著,2012年,新材料学院组织深圳动力电池相关七家企业建立产业链协同研发群体,成功申报三部委(财政、工信、科技)联合“2012年度国家新能源汽车 (动力电池)技术创新工程项目”,获国家奖励资金1.5亿元(项目总投资7.8亿元人民币), 其中电动汽车动力电池新材料的“DNA”(“密码”)研究、设计与模拟计算是本国家创新工程的开发重点之一。

编辑:剡溪

 

 

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