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​清华张强，Chem. Rev.！将经典、从头算和机器学习分子动力学模拟应用于可充电电池的液体电解质

顶刊收割机 2024-08-10 08:30
文章摘要
清华大学张强团队在Chemical Reviews上发表了一篇综述，探讨了分子动力学（MD）模拟在可充电电池液体电解质研究中的应用。文章总结了三类MD模拟的基本原理和最新进展，并详细介绍了MD模拟在液体电解质探索中的应用，包括体积和界面结构的探测、宏观性质的推导以及电极-电解质界面反应机制的揭示。此外，文章还提出了MD模拟在液体电解质应用中的挑战和未来方向，如力场和原子电荷模型的发展、MD模拟的精度-效率权衡、体/界面结构和界面反应的建模等。这些研究将有助于加深对电解质结构-性能关系的理解，并促进新一代可充电电池先进电解质的合理设计。
​清华张强，Chem. Rev.！将经典、从头算和机器学习分子动力学模拟应用于可充电电池的液体电解质
查看文献： Applying Classical, Ab Initio, and Machine-Learning Molecular Dynamics Simulations to the Liquid Electrolyte for Rechargeable Batteries
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