科技计划：
成果形式：新技术、其他
合作方式：技术转让、技术开发、其他
参与活动：
专利情况：
未申请专利
成果简介
综合介绍
针对下一代高稳定性锂金属电池设计中存在的关键问题，结合国际研究进展与本团队前期研究基础，提出了基于多尺度理论模拟结合深度机器学习的一整套解决方案，即利用先进多尺度模拟方法精准解析SEI原子结构，建立新一代SEI模型，阐明SEI结构和形成机制，完整构建SEI与电池性能之间的内在联系，定向设计符合不同商用条件的新型电解液配方，为开发新一代高能量密度电池提供可能。本方案已形成完整的工作流，相关自动化软件已开发完成并交付使用，且具有完全的自主知识产权，可用于国内外上游电池生产研发企业积累原始电池性能数据，大范围筛选有效电解液组分，指导下一代高能量密度锂电池研制。
创新要点
1）首次在电池体系中实现了QM与MM的混合模拟与混合加速。
2）在电池体系模拟中实现了开放电子体系对电化学反应的热力学和动力学预测。
3）在保证精度的前提下，实现了在纳米尺度上对真实的实验SEI结构直接模拟。
4）通过耦合深度机器学习，实现了电解液组分大范围筛选与性能优化。
技术指标
针对不同需求的电解液配方的大范围快速筛选以及相应电解液的性能评价等。该产品能在无需大量实验数据的前提下，在较短时间内（14-30天）获得电解液的有效组成与真实性能，自动化程度高，稳定性好。
其他说明
完成人信息
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方成刚与江苏省生产力促进中心高层次人才与外国专家服务处对接成功
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