戴付志特聘教授Acta Materialia：基于晶界掺杂工程优化设计高镍正极材料：耦合高通量第一性原理计算和机器学习建模的研究。

第一作者：胡逸轩博士

通讯作者：戴付志特聘教授

第一通讯单位：北京科技大学材料科学与工程学院

合作单位：上海交通大学、北京科学智能研究院、航天材料及工艺研究所

开发具有高能量密度和长循环寿命的正极材料对锂离子电池产业的发展至关重要。在这一背景下，层状高镍正极材料因其高的比容量和能量密度而备受关注。然而电池循环时，高镍正极中的各向异性应力及其深度充放电导致的结构转变都会导致电极材料二次颗粒内部出现大量的裂纹。这些裂纹通常会沿着强度较低的晶界优先扩展，导致二次颗粒的解体，甚至整个电池的失效。

为解决高镍正极二次颗粒沿晶破坏的问题，研究团队聚焦于通过掺杂手段来钉扎并强化晶界，以期有效遏制裂纹的过度扩展。然而，传统实验方法筛选合适掺杂元素的过程既耗时又费力，难以高效锁定最优解。为此，研究团队创新性地采用高通量第一性原理计算方法，以LiNiO2的∑3 [100](012)晶界为基础，系统地探索了元素周期表中潜在掺杂元素对晶界的影响，深入分析了它们向晶界偏聚及强化晶界的潜力（图1和图2）。为进一步揭示掺杂元素的作用机理，研究团队构建了一个完备的可解释性机器学习的框架（图3），该框架能够精准剖析哪些元素的本质属性对晶界钉扎与强化具有决定性作用，为更加理性地设计晶界工程提供理论参考。最终，借助第一性原理计算构建的数据库，团队成功筛选出一系列能够有效钉扎并强化晶界的元素，有望极大加速相关实验验证进程。研究显示，掺杂Mg, Al, Si, Ti, Cr, Mn, Fe, Cu, Zn, Hf, Ce等元素可能能够提升高镍正极抵抗应力腐蚀的能力，提升材料可靠性。

这一发现为高镍正极材料的晶界工程提供了新的视角，即通过设计元素钉扎并强化晶界，从而提升电池的循环寿命。这不仅为电池材料设计开辟了新的道路，也为实现高能量密度、长循环寿命锂离子电池的商业化应用提供了有力支持。

掺杂元素在a. 晶界Ni位 b. 晶界邻位Ni位的偏聚能。红色表示掺杂元素的耗尽趋势，深蓝色表示掺杂元素的偏聚趋势。

掺杂元素在 a. 晶界Li位和 b. 晶界邻位Li位的晶界强度。蓝色和粉色分别表示弱化和强化趋势。根据未掺杂晶界的分离功(12.52 J/m2)表示其相对强化/弱化效果。

本文设计的可解释机器学习的工作流程，包括特征准备、特征工程、机器学习模型选择和模型应用，并展示了相应的代表性过程和结果。

掺杂元素的热力学最佳取代位点与相应的分离功。与其他数据点相差太远的数据点在标绘边界用不完整的园表示。

论文信息：Y. Hu, Y. Zhang, B. Wen, F.-Z. Dai, Grain boundary engineering in Nickel-rich cathode: A combination of high-throughput first-principle and interpretable machine learning study, Acta Materialia (2024) 120144.

（责编：王钰健）