深大王任衡ACS Nano：计算辅助的钠离子固态电解质研究进展

全固态钠电池（ASSB）由于其安全性、高能量密度和丰富的原材料而受到广泛关注，其发展受到缺乏超离子和电化学稳定的固态电解质 (SE)的限制。设计和制造用作高性能SE的特定功能材料需要在原子水平上深入了解传输机制和电化学特性，先进的计算工具提供了一种强大而方便的方法来实现这一目标。

在此，深圳大学王任衡等人主要总结了关于SE的先进计算方法和离子迁移机制的最新进展。首先，概述了SE研究中常用的计算方法，包括第一性原理、分子动力学 (MD)、蒙特卡罗 (MC) 模拟、簇扩展法、轻推弹性带 (NEB) 法及其相应的代码。

随后，详细描述了当前对SE中碱离子传输机制的理解。然后介绍了实用钠离子无机SE的最新进展，如Na-β-Al₂O₃、NASICON型、硫化物型和反钙钛矿型SE，比较了它们的优缺点，并描述了优秀钠离子SE应满足的标准。此外，作者强调了计算研究的贡献，特别是结合模拟和实验的互补优势。

图1. SE的计算过程示意图

随着各种类型的钠离子SEs的快速发展，可以实现与液体电解质相当的高离子电导率。然而，钠离子SEs与电极的相容性差显著削弱了ASSBs的性能。复合固体电解质方法结合了无机SE的高离子电导率和聚合物SE的柔韧性，是解决这个问题的实用方法。计算建模的一个主要目的是通过说明原子和宏观尺度特性之间的潜在关系，提供对有关实验测量的物理和化学过程的基本理解，因此需要有效的多尺度计算方法和相应的计算能力来处理这些问题。

值得注意的是，随着近期出现的高通量筛选和机器学习技术，可以从材料数据库筛选大量可能的候选化合物发现良好的钠离子SE，数据库和智能算法的快速发展将为SE中离子迁移的大规模研究提供基础。

图2. 用于SIB的不同类型SE的性能对比

简而言之，模拟和实验的互补整合成功地促进了钠离子SEs领域的研究。作者相信，利用先进的计算技术和实验表征将提供进一步的机会，以丰富对超离子SE 普遍特征的理解，并为ASSB设计性能更好的钠离子SE。

Computational Auxiliary for the Progress of Sodium-Ion Solid-State Electrolytes, ACS Nano 2021. DOI: 10.1021/acsnano.1c07476

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深大王任衡ACS Nano：计算辅助的钠离子固态电解质研究进展

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