©北京泰科博思科技有限公司   /   京ICP备09107432号-1   /   网站建设:中企动力 北京

解决方案

Solution

>
>
>
【MS应用实例】达索系统Blog发布:架起量子力学与电池设计之间的桥梁
产品名称

【MS应用实例】达索系统Blog发布:架起量子力学与电池设计之间的桥梁

所属分类
产品中心
联系我们
相关资料
方案详情
行业
材料
复合材料
分类

作为一名具有理论物理和化学背景的科学家,我有时会与(非科学家)朋友谈论量子力学令人兴奋(奇怪)的世界,谈论量子纠缠、薛定谔的猫和波粒二象性。通常,我得到的反应是,这很酷,但它在现实世界中有什么用处吗?我脑子里想到的第一个回答是这样的:是的,原子的存在是因为量子力学,否则,它就会崩溃;所以我们的存在与它息息相关。或者说,半导体的行为是因为量子力学,所以电子学是基于量子力学的。最近,我也想到了另一个答案:我们可以设计更好的电池,从量子力学开始,最终在宏观上,这被称为多尺度电池建模,我们在达索公司做的是Systèmes。我在BIOVIA品牌(达索旗下的12个品牌之一Systèmes)的合同研究团队工作。下面,我将解释是什么让我们的团队与众不同,以及为什么如果你是一家在材料/生命科学领域工作的公司,你可能会考虑我们为你的挑战设计解决方案。让我们先讨论一下这个,然后再深入探讨量子力学和电池的关系。

 

What does the Contract Research team at BIOVIA do?

简而言之,我们是一个解决方案团队。我们将原子和分子的世界与现实世界的结果联系起来:更好的产品、更清洁的能源、更健康的社区或更高效的工业流程。作为BIOVIA和达索Systèmes生态系统的一部分,我们拥有许多专有材料/分子建模和数据科学商业软件包;除此之外,我们的团队中有专家、人才和多样化的科学/工程背景,需要将软件转化为现实世界难题的解决方案。我们的团队包括化学家、物理学家、生物学家、化学工程师、材料和计算机科学家。作为一个团队,我们毕业于一些世界上最好的机构,并拥有丰富的博士后和行业经验。我们拥有最先进科学的好奇心和知识,来自我们的学术背景,结合我们在相关行业或与工业客户互动多年获得的现实世界的实用性和解决问题的技能。我们与能源、生命科学、化工、微电子、科技、包装消费品、工业设备、航空航天、国防和汽车制造等行业的一些领先公司合作,并取得了切实有价值的成果。我们还获得了这些公司的创新奖,因为我们为他们节省了成本和时间,帮助他们加快产品开发,优化流程,修复故障,更快地达到可持续发展的目标。

 

In a nutshell: what is a battery and what necessitates multiscale modeling.

从根本上说,电池是一种电能存储设备。以锂离子电池为例:当我们给电池充电时,我们向系统注入能量,使电子和锂离子(Li+阳离子)进入更高的能量状态。然后在放电过程中,通过将电池置于闭合电路中,锂离子和电子重新配置到它们较低的能量状态,为它们所连接的电路产生能量(做功)。因此,电池有三个主要部分:阴极(Li+在放电时迁移到的地方),阳极(Li+在充电时迁移到的地方)和电解质(允许Li+可逆迁移而不让电子通过)。图1中包含了一个简单的原理图。

Figure 1 A simple schematic of different components in a battery cell.

上述讨论的可逆(更确切地说是可充电)迁移机制涉及锂离子在阳极/阴极中形成和断开化学键,以及在电解质中扩散。这些过程属于量子力学,因为它们涉及亚纳米尺度上粒子的运动和相互作用。另一方面,电池是极其复杂的设备;举几个复杂的例子:在阳极/阴极和电解质之间的电化学界面上,各种材料具有不同的(电气和机械)性能和拓扑结构。此外,电解质本身通常是不同成分的混合物。因此,为了模拟这样的电池,我们无法使用量子化学原子模型来计算系统最重要的电或热特性:这是难以想象的计算负担。这就是多尺度模拟的必要条件。为了在更小的空间和时间尺度上使用更高精度(但计算成本更高)的方法,提取感兴趣的参数,然后将这些参数输入到计算成本更低、能够在更大的空间和时间尺度上执行的方法。在这个过程中,我们需要利用我们的物理和化学直觉,将这样复杂的系统分割成有意义的小块,在这些小块上我们可以进行数值实验,并提取有用的信息,然后插入其他(更大规模的)模拟中。在多个尺度上多次进行这样的练习,可以在纳米尺度3D量子化学和宏观3D细胞世界之间架起一座桥梁。

 

What is the value that Contract Research can deliver?

合同研究团队最重要的贡献(除了操作BIOVIA的软件工具)是提供多学科的专业知识和经验,以填补现实世界的挑战和达索专有软件解决方案之间的(人力和知识)差距Systèmes。我们将当前的重大挑战分解成足够有意义的小块。在模拟了这些较小的部分之后,我们可以将结果(衍生参数)输入到更大规模(粗粒度)的模拟中,并最终通过可被认为是多尺度问题解决方案的方法重建现实世界挑战的解决方案。

 

随着人工智能、计算能力和自动化的力量呈指数级增长,我不断问自己,我的工作很快会被人工智能取代还是完全自动化?如果我发现这个问题的答案是肯定的,我会马上换工作!幸运的是,有了我们在合同研究中的角色,我们在这方面感到安全。原因是虽然我们受益于强大的软件和人工智能工具,我们的角色(作为科学家与生物/物理/化学/工程直觉,广阔的领域知识,和经验)不能接管了我们的工具(也许可以的时候我们可以去咖啡馆的热巧克力一些火星)。为了展示我们在将BIOVIA解决方案的力量转化为更好的真实世界产品方面的直觉和专家投入的重要性,在图2中,我已经指出了我们与大挑战从开始到结束互动的一个粗略方案,并且用绿色来反映过程中专家的直觉和经验。

Figure 2 A schematic flowchart roughly depicting our interaction with the challenge we are hired to solve by our customers: from the real-world problem to smaller simulations, and to the outcome we deliver. I have used green to reflect the parts of the process which can greatly benefit from our experience and domain knowledge.

 

A few examples of the application of BIOVIA’s solutions in battery design.

下面,为了展示研究人员将BIOVIA的解决方案应用于电池设计问题的乐趣和动力,我将讨论这一领域的几个重要主题,并回顾我们的软件套件提供的工具来解决它们。自从加入BIOVIA公司以来,使用我们的软件解决方案一直给我留下深刻印象的是,不同的模块和功能如何方便地集成到一个单一的用户界面,使人能够在一个小到笔记本电脑屏幕的区域内拥有一个全面的虚拟实验室,24/7。用户可以平滑地过渡到不同的长度和时间尺度,灵活地实现多种理论、近似和化学精度水平(通常与计算速度相竞争),以计算相同的参数或化学/物理可观测值。这样一个强大的工具包使我们合同研究的研究人员能够,不太担心在我们的工具中编写代码,并重新发明我们在BIOVIA技术中拥有的非常有用和通用的轮子,而是将我们的注意力集中在设计和细化上面讨论的多尺度问题解决方案,并应用我们的工具来解决这些问题。我们利用集体团队的知识和专业知识,为客户优化产品,并提供物理/化学洞察力和理性设计工作流程,使我们的客户进一步以更深的(分子水平)洞察力设计他们的产品。我们的模拟结果可以进一步传递给其他达索Systèmes品牌提供的更宏观和单元级的工具,如图3所示。

Figure 3 Some of the tools at our disposal to connect the quantum mechanical world of atoms and molecules to macroscale battery cells along with some of the properties we calculate and a subset of methods we use.

 

Modeling complex structures with a low barrier and handling large-scale simulations.

使用Materials Studio的第一件事就是它是一个多功能的可视化工具,它提供了一个很好的方法来获得更多关于正在研究的材料的结构信息。我们也可以使用一些工具来帮助我们创建具有多种成分的化合物。例如,一旦我们有了不同类型的溶剂分子和混合的Li盐,我们就可以使用无定形电池模块构建电解质汤。该模块将分子添加到一个3D盒子中,每次一个片段,并考虑到与之前片段的相互作用(必须指定一个力场来计算这种相互作用)。密度朝着预先设定的目标逐渐增加。该算法可以生成具有真实平衡构象的无序系统。一旦形成这样的结构,就可以根据需要添加其他组件(例如,添加更多的Li+来反映其浓度的增加/减少,以改变电池的电荷状态),使用吸附模块。该模块可以利用不同类型的蒙特卡罗模拟,如Metropolis和构型偏差方法。在构建结构(并通过MD计算使其平衡)之后,我们可以使用各种工具来分析化合物的结构特性,例如,我们可以很容易地生成康诺利表面,使我们能够,例如,量化和可视化(3D或2D)锂离子在电解液内扩散或朝向/远离电极的自由体积。通过不同的模块可以使用分析工具,例如Forcite,可以深入了解系统的结构(和运输)特性。举例来说,可以生成不同种类的密度场、径向分布函数和均方位移。使用后者,可以很容易地获得多种离子(如Li+或阴离子)的扩散系数(以及电导率和迁移数)。

 

这是另一个复杂结构生成的例子:Materials Studio在聚合物(固态)电解质的工作中提供了强大的功能。人们可以很容易地从单体构建块开始构建具有任意链长和分子量的聚合物。使用Conformers模块,可以使用各种方法(例如,随机抽样和玻尔兹曼跳跃)来探索聚合物的最低能量构象,这种构象在更大的长度下可以变得不普通。然后,人们可以混合各种聚合物、溶剂和li -salt,使用前面讨论过的非晶细胞构建器,来呈现凝胶-聚合物固态电解质的真实模型。

 

我们合同研究部门的研究人员的一个常见做法是使用这些有用的功能来创建许多候选系统,并将它们与可用的实验数据进行基准测试,或者将一个更高级别(更昂贵的计算)的方法与一个不那么精确(更便宜)的方法进行基准测试。并决定哪个层次的理论是足够好的。因此,一旦处理复杂和大规模的系统,我们的专家可以实现原子建模的精度,同时仍然有一个足够便宜的问题,可以在有限的时间和有限的资源中解决。我们可以添加的另一个专家输入的例子是,如何用简单的公式近似某些化合物的配方和复杂的化学计量学,以及使用什么计算参数来模拟它们,以在最短的时间和最小的计算资源提供最佳的准确性。这些步骤可以成为至关重要的为我们的客户提供初始工作流后,和他们试图进一步使用这种方法工程师他们的产品,我们可以让这些未来的研究来实现说,一个月而不是一年,通过提供一个最佳的,化学/物理现实的方法和工作流程。

 

Insights into solid-electrolyte interphase (SEI) formation and evolution.

SEI的薄层材料,形式减少潜在的正极材料与电解液界面(见图4)。虽然只占一个很小一部分电池的体积,它最重要的电池性能有很大的影响,包括安全、效率、以及锂离子电池的耐久性。例如SEI的离子电导率可以决定Li+通过电池的有效电导率,而其力学性能可以影响在循环、热应变或机械应变下Li-树枝晶的形成或电池的击穿。

Figure 4 An atomistic simulation of an anode-electrolyte interface. On the left: a Li-metal anode. In the middle: Li2O interphase. On the right: an organic carbonate-based solvent with solvated LiPF6 salt complexes.

 

SEI的形成也是一个完美的例子,说明了电池设计工作必须是多尺度的。首先,产生SEI的是电解质分子与阳极之间的相互作用。为了描述这种(反应性)相互作用,我们需要使用量子化学水平的方法(如DMOL3)计算反应热和势垒。然后,我们可以将这些数据输入Materials Studio中的Reaction Finder模块,一旦将其整合到Monte carlo分子动力学(MC-MD)混合方法中,就可以用来模拟SEI的形成。使用蒙特卡罗模拟允许我们处理反应循环(对应于一些罕见的化学反应事件),这大大增加了模拟的时间尺度。此外,经典MD部分的算法大大增加了长度尺度。

 

能够使用第一性原理的方法来培养SEI,例如,我们可以探索电解质添加剂在通过改变SEI的结构和性能来稳定电池耐久性方面的作用。在生长一个SEI结构之后,我们可以执行一些大规模的量子力学水平计算(例如,使用DFTB+, DMOL3,或CASTEP)来探索系统的态/带结构密度,从而揭示界面的电导率。我们可以进一步使用经典的MD计算来导出界面的传输和力学特性(作为电池的温度和电荷状态的函数),从而对电池的性能和耐久性提供深入的了解。拥有SEI的模型还使我们能够计算交换电流密度。

 

Investigating the device integration capability and stability of the electrolyte.

全固态电池近年来在学术界和产业界引起了极大的关注。相对于液态有机电解质,固态电解质(ses)具有更高的能量密度(单位体积和重量),更好的安全性,(理想情况下)更耐用(电解质和电极之间的反应更少)。然而,在实践中,由于在器件可积性、电解质稳定性和高导电性的列表中缺少至少一个因素,将ses集成到电池中一直是具有挑战性的。我们的计算工具包在BIOVIA允许我们调查和改善使用我们的虚拟实验和化学洞察力从他们学习。例如,我们可以计算特定SSE配方与电极之间的粘附能,并使其成为SSE材料合理设计中的一个因素。此外,我们可以使用量子力学计算来计算在原则上可能导致SSE退化的反应的活化能和热,并相应地为高通量筛选任务中的可能候选反应分配稳定性分数。最后,我们可以计算在中尺度中混合的不同组分(如聚合物和氧化物元素)的杂化,并计算这种复合材料中晶粒和晶界的电导率范围。然后,我们可以创建物理模型,将各种传导通道和传导途径考虑在内,为这些混合介质分配一个总体传导率分数。

 

A (very) complex problem, powerful proprietary tools, and experts that can deliver results.

正如上面简要提到的,原子电池的设计工作,原则上是一个极其复杂的问题,源于各种相互作用的组件,这些组件的电降解,以及许多副反应。想要用原子模型对整个电池进行建模是不可能的。尽管如此,还是有好消息。在达索Systèmes,以及BIOVIA品牌,我们已经开发了多种工具,可以应用于电池设计中非常重要的问题类型。利用我们在合同研究部门的多学科专业知识,我们在BIOVIA品牌软件的基础上开发了专有的先进技术能力(ATC)。这些专有的atc包含了科学算法(超出了我们的软件工具)、内容、验证模型,以及我们的客户在与我们进行合作项目时可以访问的工作流。有了BIOVIA的软件和我们的ATC,我们可以开始一段旅程,我们可以称之为通过解决许多较小的(多尺度)问题块来解决一个大问题。通过数值模拟实验,我们可以验证这些较小的问题是否可以在以后重新组合,并输入到更大规模的模拟中,以创建实验相关的可观测值。我们有一个工作流程,提出化学/物理直觉假设,将原子和分子世界与宏观现象联系起来。我们以一种自我一致的方式,通过比较我们的多尺度计算结果与可用的实验数据,重新审视和调整这些假设。一旦我们有了一个工作模型,我们将利用我们在原子建模方面的经验,提供解决方案,使电池针对特定的用例进行优化,并/或改进电池中的特定功能或组件。我们在这里填补多才多艺的BIOVIA(和达索Systèmes)工具和我们的客户渴望的现实世界的结果之间的知识差距。我们是将原子建模和特定领域的数据科学引入电池创新领域的专家。

 

本文翻译自Dassault Systèmes Bolg, 点击“阅读原文” ,访问原文英文链接。

 

公司简介:

北京泰科博思科技有限公司(Beijing Tech-Box S&T Co. Ltd.)成立于2007年,是国内领先的分子模拟及虚拟仿真综合解决方案提供商。

 

北京泰科博思科技有限公司与国际领先的模拟软件厂商、开发团队深入合作,为高校、科研院所和企业在材料、化工、药物、生命科学、环境、人工智能及数据挖掘、虚拟仿真教学等领域提供专业的整体解决方案。用户根据需要在我们的平台上高效的进行各种模拟实验,指导实际的生产设计。

 

北京泰科博思科技有限公司拥有一支一流的技术服务团队和资深的专家咨询团队,以客户真正需求出发,服务客户,为客户创造价值。我们秉承“职业、敬业、担当、拼搏、合作”的企业精神,致力于用国际领先的软件产品和专业全面的技术支持服务,成为客户可信赖的合作伙伴。 

未找到相应参数组,请于后台属性模板中添加
暂未实现,敬请期待
暂未实现,敬请期待

更多解决方案

——

【MS应用实例】盐城工学院成果展示:Materials Studio在化学电源教学中的应用
【MS应用实例】盐城工学院成果展示:Materials Studio在化学电源教学中的应用
Materials Studio Pipeline Pilot
【MS应用实例】安庆师范学院成果展示:Materials Studio在有机化学教学中的应用
【MS应用实例】安庆师范学院成果展示:Materials Studio在有机化学教学中的应用
Materials Studio Pipeline Pilot
【COSMOlogic应用实例】用COSMO-RS σ-profile作为分子描述符预测深共晶溶剂的电导率:定量的结构性质研究
【COSMOlogic应用实例】用COSMO-RS σ-profile作为分子描述符预测深共晶溶剂的电导率:定量的结构性质研究
COSMOtherm Turbomole
【COSMOlogic应用实例】酯功能化咪唑离子液体对模型燃油的萃取脱硫
【COSMOlogic应用实例】酯功能化咪唑离子液体对模型燃油的萃取脱硫
COSMOtherm Turbomole
【MS应用实例】达索系统分享:包装用聚合物的有机硅研究
【MS应用实例】达索系统分享:包装用聚合物的有机硅研究
BIOVIA Materials Studio
【Pipeline Pilot应用实例】达索系统BIOVIA Pipeline Pilot分享--机器学习
【Pipeline Pilot应用实例】达索系统BIOVIA Pipeline Pilot分享--机器学习
BIOVIA Pipeline Pilot