安定なLi-Sn化合物の予測:神経回路網ポテンシャルによるab initio探索のブースティング【JST・京大機械翻訳】

Kharabadze Saba; Thorn Aidan; Koulakova Ekaterina A.; Kolmogorov Aleksey N.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213308287848 整理番号：22P0302933

安定なLi-Sn化合物の予測:神経回路網ポテンシャルによるab initio探索のブースティング【JST・京大機械翻訳】

Prediction of stable Li-Sn compounds: boosting ab initio searches with neural network potentials

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発行年： 2022年03月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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Li-Sn二元系は,電池アノードとして有望な用途を有するLiリッチ合金を特徴とするので,広範な研究の焦点であった。機械学習とab initio法の組み合わせによる2成分系の今回の再検討により,広大な配置空間を選別し,熱力学的に安定な合金を見落とす多くの見落とした。大気圧で,著者らの進化的探索は,大きなBCC系hR48構造と可能な高T LiSn_4基底状態を有する新しい安定なLi_3Sn相を同定した。観察および予測Li-SnBCC合金に対する簡単なモデルの構築により,エキゾチック19:6化学量論でさらに大きな実行可能なhR75構造を構築した。20GPaでは,新しい11:2,5:1,および9:2相が,著者らのグローバルな探索で,高いLi含有量で以前に提案された相を不安定化した。この知見は,複雑な材料のab initio予測を加速するための,かなり有望な機械学習原子間ポテンシャルを示した。【JST・京大機械翻訳】

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二次電池 , 金属,合金の化学熱力学(混合系)

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