杨勇/程俊Angew : 机器学习势函数赋能顺磁电池材料NMR解谱

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▲第一作者：林敏，刘湘思           通讯作者：杨勇，程俊             通讯单位：厦门大学       论文DOI：10.1002/anie.202102740   全文速览 ▲图1. 图文摘要 我们首次结合密度泛函理论 ( DFT) 和基于机器学习的深度势能分子动力学模拟（DPMD) 计算离子运动平均的NMR化学位移，据此确认了 P2型 Na 2/3 (Mg 1/3 Mn 2/3 )O 2 中实验观测到的两个  23 Na化学位移峰分别来源于两种层间堆垛方式 (空间群  P 6 3 / mcm 和  P 6 3 22)，修正了人们之前一直认为该类材料仅有单一堆垛 ( P 6 3 / mcm )的认知。 背景介绍 P2 型锰基钠离子正极材料因元素的丰富性及其安全无毒，被认为是理想的大规模储能材料。 该类层状氧化物材料具有较大的层间距可允许 Na +  的快速嵌入/脱出，所呈 ………………………………