亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Computational understanding of Li-ion batteries

电解质 离子键合 电池(电) 背景(考古学) 相图 材料科学 无定形固体 统计物理学 计算机科学 热力学 离子 化学物理 工程物理 化学 相(物质) 电极 物理 物理化学 古生物学 功率(物理) 有机化学 生物
作者
Alexander Urban,Dong‐Hwa Seo,Gerbrand Ceder
出处
期刊:npj computational materials [Nature Portfolio]
卷期号:2 (1) 被引量:650
标识
DOI:10.1038/npjcompumats.2016.2
摘要

Abstract Over the last two decades, computational methods have made tremendous advances, and today many key properties of lithium-ion batteries can be accurately predicted by first principles calculations. For this reason, computations have become a cornerstone of battery-related research by providing insight into fundamental processes that are not otherwise accessible, such as ionic diffusion mechanisms and electronic structure effects, as well as a quantitative comparison with experimental results. The aim of this review is to provide an overview of state-of-the-art ab initio approaches for the modelling of battery materials. We consider techniques for the computation of equilibrium cell voltages, 0-Kelvin and finite-temperature voltage profiles, ionic mobility and thermal and electrolyte stability. The strengths and weaknesses of different electronic structure methods, such as DFT+U and hybrid functionals, are discussed in the context of voltage and phase diagram predictions, and we review the merits of lattice models for the evaluation of finite-temperature thermodynamics and kinetics. With such a complete set of methods at hand, first principles calculations of ordered, crystalline solids, i.e., of most electrode materials and solid electrolytes, have become reliable and quantitative. However, the description of molecular materials and disordered or amorphous phases remains an important challenge. We highlight recent exciting progress in this area, especially regarding the modelling of organic electrolytes and solid–electrolyte interfaces.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
ding应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
鸟兽兽应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
2秒前
Werner完成签到 ,获得积分10
5秒前
chao完成签到,获得积分20
7秒前
7秒前
15秒前
称心学姐发布了新的文献求助10
19秒前
nsma完成签到 ,获得积分10
43秒前
传奇3应助zoeyy采纳,获得10
45秒前
54秒前
zoeyy完成签到,获得积分10
55秒前
高大的老头完成签到,获得积分10
58秒前
59秒前
zoeyy发布了新的文献求助10
59秒前
科研通AI6.1应助繁星采纳,获得10
1分钟前
陈大浩浩发布了新的文献求助10
1分钟前
科目三应助陈大浩浩采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
科研通AI6.4应助liufool采纳,获得10
1分钟前
繁星发布了新的文献求助10
1分钟前
搜集达人应助泠漓采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
Jodie发布了新的文献求助30
1分钟前
1分钟前
守正创新完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Orange应助锂电阳离子无序采纳,获得10
1分钟前
2分钟前
鸟兽兽应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
Pzj完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
泠漓发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
liufool发布了新的文献求助10
2分钟前
在水一方应助称心学姐采纳,获得10
2分钟前
高分求助中
Metallurgy at high pressures and high temperatures 2000
Tier 1 Checklists for Seismic Evaluation and Retrofit of Existing Buildings 1000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 1000
The Organic Chemistry of Biological Pathways Second Edition 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
An Introduction to Medicinal Chemistry 第六版习题答案 600
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6333952
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8150374
关于积分的说明 17111302
捐赠科研通 5389726
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2857125
邀请新用户注册赠送积分活动 1834628
关于科研通互助平台的介绍 1685452