論文の概要: Coupled reaction and diffusion governing interface evolution in solid-state batteries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10944v1
- Date: Thu, 12 Jun 2025 17:49:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.882089
- Title: Coupled reaction and diffusion governing interface evolution in solid-state batteries
- Title（参考訳）: 固体電池における結合反応と拡散制御界面の進化
- Authors: Jingxuan Ding, Laura Zichi, Matteo Carli, Menghang Wang, Albert Musaelian, Yu Xie, Boris Kozinsky,
- Abstract要約: 我々は、対称電池セルの量子精度で、大規模で明示的な反応シミュレーションを行う。
我々はSEI生成の実験的観察と,デンドライト開始に重要なLiクリープ機構の解明について説明する。
我々のアプローチは、実験に適合する調整可能なパラメータを使わずに、デジタル双生児を第一原理から切り離すことです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.707991478885645
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Understanding and controlling the atomistic-level reactions governing the formation of the solid-electrolyte interphase (SEI) is crucial for the viability of next-generation solid state batteries. However, challenges persist due to difficulties in experimentally characterizing buried interfaces and limits in simulation speed and accuracy. We conduct large-scale explicit reactive simulations with quantum accuracy for a symmetric battery cell, {\symcell}, enabled by active learning and deep equivariant neural network interatomic potentials. To automatically characterize the coupled reactions and interdiffusion at the interface, we formulate and use unsupervised classification techniques based on clustering in the space of local atomic environments. Our analysis reveals the formation of a previously unreported crystalline disordered phase, Li$_2$S$_{0.72}$P$_{0.14}$Cl$_{0.14}$, in the SEI, that evaded previous predictions based purely on thermodynamics, underscoring the importance of explicit modeling of full reaction and transport kinetics. Our simulations agree with and explain experimental observations of the SEI formations and elucidate the Li creep mechanisms, critical to dendrite initiation, characterized by significant Li motion along the interface. Our approach is to crease a digital twin from first principles, without adjustable parameters fitted to experiment. As such, it offers capabilities to gain insights into atomistic dynamics governing complex heterogeneous processes in solid-state synthesis and electrochemistry.
- Abstract（参考訳）: 固体電解質間相(SEI)の形成を規定する原子レベルの反応の理解と制御は次世代固体電池の生存に不可欠である。
しかし、埋設界面を実験的に特徴づけることの困難さとシミュレーションのスピードと精度の限界により、課題は継続する。
我々は、能動的学習と深い同変ニューラルネットワークの原子間ポテンシャルによって実現される対称電池セル {\symcell} に対して、量子精度で大規模な明示的反応シミュレーションを行う。
界面における結合反応と相互拡散を自動的に特徴付けるため,局所原子環境空間におけるクラスタリングに基づく非教師なし分類手法を定式化し,使用した。
解析の結果, これまでに報告されていない結晶性不規則相Li$_2$S$_{0.72}$P$_{0.14}$Cl$_{0.14}$, SEIでは, 熱力学に基づく過去の予測を回避し, フル反応の明示的モデリングと輸送速度論の重要性を浮き彫りにした。
シミュレーションはSEI生成の実験的な観察結果と一致し, デンドライト開始に必須なLiクリープ機構を解明し, 界面に沿って大きなLi運動を特徴とする。
我々のアプローチは、実験に適合する調整可能なパラメータを使わずに、デジタル双生児を第一原理から切り離すことです。
そのため、固体合成と電気化学において複雑な不均一なプロセスを管理する原子論のダイナミクスに関する洞察を得る能力を提供する。
関連論文リスト
- Chemistry-aware battery degradation prediction under simulated real-world cyclic protocols [30.126655904719065]
電池劣化は複雑でランダムな循環条件によって制御される。
電気信号は電圧変動などの豊富な情報を提供し、劣化機構を探査することができる。
本稿では,機械学習を用いた動的条件下での化学認識型電池劣化予測について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-25T07:01:50Z) - Electron-Electron Interactions in Device Simulation via Non-equilibrium Green's Functions and the GW Approximation [71.63026504030766]
電子-電子(e-e)相互作用は、量子輸送シミュレーションに明示的に組み込まれなければならない。
この研究は、非平衡条件下でのナノデバイスの大規模原子論的量子輸送シミュレーションを報告した最初のものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-17T15:05:33Z) - Predicting ionic conductivity in solids from the machine-learned potential energy landscape [68.25662704255433]
本稿では, イオン伝導体の迅速かつ信頼性の高いスクリーニング手法として, 普遍的な原子間ポテンシャルの解析手法を提案する。
第一原理計算では,10種中8種が室温で超イオン性であることが確認された。
本手法は, 機械学習電位によって駆動される分子動力学と比較して約50倍の高速化係数を達成し, 第一原理分子動力学に比べて少なくとも3,000倍高速である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-11T09:01:36Z) - Thermalization and Criticality on an Analog-Digital Quantum Simulator [133.58336306417294]
本稿では,69個の超伝導量子ビットからなる量子シミュレータについて述べる。
古典的Kosterlitz-Thouless相転移のシグネチャと,Kibble-Zurekスケール予測からの強い偏差を観測する。
本システムは, 対角二量体状態でディジタル的に調製し, 熱化時のエネルギーと渦の輸送を画像化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-27T17:40:39Z) - Trapped-Ion Quantum Simulation of Electron Transfer Models with Tunable Dissipation [1.159879739037684]
我々は,多種のイオン結晶を用いた分子電子移動のパラダイムモデルを実験的にシミュレーションした。
我々は,スピン励起のリアルタイムダイナミクスを観察し,アディバチティーと緩和ダイナミクスのいくつかの状態における伝達速度を測定した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-16T18:03:17Z) - Machine Learning for Polaritonic Chemistry: Accessing chemical kinetics [0.0]
我々は、密度汎関数理論計算と分子動力学を用いて訓練された機械学習(ML)モデルの組み合わせに基づく枠組みを確立する。
我々は, 1-フェニル-2-トリメチルシリルアセチレンの脱保護反応における強結合, 反応速度定数の変化, エンタルピーおよびエントロピーへの影響を評価した。
我々は、特に運動学の変化に関して、批判的な実験的な観察と質的な一致を見いだす一方で、過去の理論的予測との違いも見いだす。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-16T10:08:44Z) - Accessing the topological Mott insulator in cold atom quantum simulators
with realistic Rydberg dressing [58.720142291102135]
本稿では, コールド・ライドバーグ型原子を用いた光学格子の量子シミュレーションの現実的シナリオについて検討する。
本研究では, 平均場近似において, 半次および非共役充填時の位相図の詳細な解析を行う。
さらに、平均場近似における温度に対する相の安定性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-28T14:55:28Z) - A2I Transformer: Permutation-equivariant attention network for pairwise
and many-body interactions with minimal featurization [0.1469945565246172]
本研究では,粒子の座標から原子間エネルギーを直接予測するエンド・ツー・エンドモデルを提案する。
我々は,周期境界条件 (PBC) や$n$-body相互作用,バイナリ合成など,分子シミュレーション問題におけるいくつかの課題に対して実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-27T12:18:25Z) - Generalized Discrete Truncated Wigner Approximation for Nonadiabtic
Quantum-Classical Dynamics [0.0]
線形化半古典法, 一般化離散トランケートウィグナー近似(GDTWA)を導入する。
GDTWAは離散位相空間における電子自由度をサンプリングし、電子状態の集団の非物理的成長を禁ずる。
本手法は, 化学および関連分野における非断熱力学問題の解決に極めて適している可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-14T21:53:35Z) - Probing eigenstate thermalization in quantum simulators via
fluctuation-dissipation relations [77.34726150561087]
固有状態熱化仮説(ETH)は、閉量子多体系の平衡へのアプローチの普遍的なメカニズムを提供する。
本稿では, ゆらぎ・散逸関係の出現を観測し, 量子シミュレータのフルETHを探索する理論に依存しない経路を提案する。
我々の研究は、量子シミュレータにおける熱化を特徴づける理論に依存しない方法を示し、凝縮物質ポンプ-プローブ実験をシミュレーションする方法を舗装する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-20T18:00:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。