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電化學儲能中的計算、建模與仿真

電化學儲能中的計算、建模與仿真

定 價:¥168.00

作 者: 施思齊 等 著
出版社: 化學工業(yè)出版社
叢編項: 先進儲能科學技術與工業(yè)應用叢書
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787122426888 出版時間: 2023-03-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 316 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書重點介紹了電化學儲能中的科學與技術問題、第一性原理計算、分子動力學模擬、蒙特卡羅和滲流模擬、有效介質(zhì)理論和空間電荷層模擬、相場模擬、多尺度多物理場建模與仿真、老化研究以及材料基因工程。同時對電化學儲能涉及的基礎理論,計算、建模與仿真方法面臨的挑戰(zhàn)及展望進行了詳盡敘述。本書內(nèi)容覆蓋面較廣,蘊含豐富的科學和工程技術問題,注重基本概念、基本原理的闡述及數(shù)學表述的嚴謹性。相關應用案例來自前沿的科學和技術工作者的研究成果。 本書可供電化學能量存儲和轉(zhuǎn)換材料與器件研發(fā)的科研工作者與工程技術人員參考,也可作為高等學校化學、物理、材料、新能源等專業(yè)本科生和研究生的教材或教學參考書。

作者簡介

  施思齊,教授,博士生導師,現(xiàn)任職于上海大學材料科學與工程學院和材料基因組工程研究院,國家優(yōu)秀青年科學基金獲得者(2016年)。2004年7月博士畢業(yè)于中國科學院物理研究所,師從陳立泉院士和王鼎盛院士。2004年8月至2013年5月先后在日本產(chǎn)業(yè)技術綜合研究所、美國內(nèi)布拉斯加州-林肯大學和美國布朗大學做博士后或訪問學者。主要研究方向為電化學儲能材料的計算與設計、材料數(shù)據(jù)庫與機器學習,致力于推動人工智能賦能材料研發(fā)。 2001年率先在國內(nèi)應用第一性原理計算研究鋰離子電池材料。已在Nat Catal、Chem Rev、Prog Mater Sci、Natl Sci Rev、Adv Mater等期刊發(fā)表論文180余篇。創(chuàng)建了具有獨立自主知識產(chǎn)權的電化學儲能材料計算與數(shù)據(jù)平臺。承擔國家自然科學基金、國家重點研發(fā)計劃等項目12項。目前是中國硅酸鹽學會固態(tài)離子學分會理事、中國材料研究學會計算材料學分會委員。擔任《Computational Materials Science》、《Journal of Materials Informatics》、《儲能科學與技術》、《硅酸鹽學報》、中國物理學會“四刊”和《中國科學:技術科學》等期刊(青年)編委。

圖書目錄

第1章 電化學儲能中的科學與技術問題 1
1.1 電化學儲能概述 1
1.2 電化學儲能中的科學問題 2
1.2.1 熱力學問題2
1.2.2 動力學問題 4
1.2.3 穩(wěn)定性評價6
1.3 電化學儲能中的技術問題 6
1.3.1 多物理場耦合問題6
1.3.2 器件老化和失效問題7
1.3.3 器件設計問題 8
參考文獻 9

第2章 面向電化學儲能應用的基礎理論簡介 11
2.1 電化學基本原理12
2.1.1 電化學基本概念 12
2.1.2 電化學熱力學 13
2.1.3 電化學動力學 16
2.2 配位場理論 17
2.3 缺陷化學基礎 18
2.4 輸運物理 18
2.5 擴散系數(shù)20
2.6 晶格動力學22
2.7 滲流理論24
2.8 有效介質(zhì)理論25
2.9 界面雙電層26
2.9.1 固液雙電層 26
2.9.2 固固雙電層 28
2.10 相變平均場理論29
2.11 多物理場耦合理論29
參考文獻 31

第3章 電化學儲能中的第一性原理計算 36
3.1 第一性原理計算方法36
3.1.1 薛定諤方程 36
3.1.2 哈特里-??俗郧龇椒?37
3.1.3 分子軌道能級計算方法 38
3.1.4 密度泛函理論 42
3.1.5 交換關聯(lián)泛函的修正算法 44
3.2 熱力學函數(shù)計算指導材料理性設計與結(jié)構錨定45
3.2.1 電能存儲—從熱能、勢能、機械能到化學能 46
3.2.2 第一性原理相圖計算探究相變微觀起源 47
3.2.3 界面上的物理與化學 53
3.2.4 微觀結(jié)構擾動效應 59
3.3 準粒子結(jié)構映射材料內(nèi)稟特性66
3.3.1 電子結(jié)構刻畫材料物性 66
3.3.2 缺陷化學理論指導設計儲能材料 73
3.4 離子輸運圖像 79
3.4.1 離子輸運機制79
3.4.2 輸運通道識別83
3.5 展望 92
參考文獻 93

第4章 電化學儲能中的分子動力學模擬 107
4.1 分子動力學模擬概述107
4.2 分子動力學模擬的基本原理 108
4.3 分子動力學模擬的基本設置109
4.3.1 分子動力學模擬運行流程以及輸入、輸出信息 109
4.3.2 初始構型、速度及邊界條件110
4.3.3 時間步長 111
4.3.4 系綜、溫度與壓強 111
4.3.5 勢函數(shù)以及力的計算方法112
4.4 分子動力學模擬的分類 112
4.4.1 粗粒度分子動力學模擬113
4.4.2 極化分子動力學模擬114
4.4.3 反應分子動力學模擬114
4.4.4 第一性原理分子動力學模擬115
4.4.5 基于機器學習勢函數(shù)的分子動力學模擬116
4.5 分子動力學模擬在電化學儲能中的應用 116
4.5.1 晶態(tài)-非晶態(tài)轉(zhuǎn)變116
4.5.2 液態(tài)電解質(zhì)中微結(jié)構表征118
4.5.3 電極/電解質(zhì)界面反應118
4.5.4 離子輸運性質(zhì)119
4.5.5 枝晶生長影響因素 125
4.6 分子動力學模擬軟件125
4.7 展望126
參考文獻 126

第5章 電化學儲能中的蒙特卡羅和滲流模擬 132
5.1 蒙特卡羅模擬 132
5.1.1 蒙特卡羅模擬概述 132
5.1.2 蒙特卡羅模擬基本步驟 137
5.1.3 蒙特卡羅模擬在電化學儲能研究中的應用 142
5.2 滲流模擬 148
5.2.1 滲流理論概述 148
5.2.2 滲流模擬的基本步驟 152
5.2.3 滲流模擬在電化學儲能研究中的應用 153
5.3 蒙特卡羅模擬與其他方法的融合 156
5.3.1 與滲流模擬融合 156
5.3.2 與團簇展開方法融合 157
5.3.3 與鍵價和計算融合 159
5.3.4 與分子動力學模擬融合 159
5.4 展望 161
參考文獻 162

第6章 電化學儲能中的有效介質(zhì)理論和空間電荷層模擬 167
6.1 有效介質(zhì)理論模擬 167
6.1.1 有效介質(zhì)理論概述 167
6.1.2 有效介質(zhì)理論方程 169
6.1.3 基于有效介質(zhì)理論的離子電導率計算 170
6.2 空間電荷層模擬 171
6.2.1 空間電荷層模擬概述171
6.2.2 空間電荷層模擬的基本步驟 175
6.2.3 空間電荷層模擬在電化學儲能研究中的應用 176
6.3 展望179
參考文獻179

第7章 電化學儲能中的相場模擬 182
7.1 相場模擬概述182
7.2 相場模擬中的特征物理量185
7.3 電化學相場模擬186
7.3.1 經(jīng)典相場模型簡介 186
7.3.2 電化學相場模擬步驟 190
7.3.3 電化學相場模擬演化方程 190
7.4 相場模擬在電化學儲能中的應用 191
7.4.1 離子電導率與相分離191
7.4.2 電極材料的力學行為與應力演化 194
7.4.3 枝晶生長 195
7.5 展望198
參考文獻199

第8章 電化學儲能中的多尺度多物理場建模與仿真 204
8.1 多尺度多物理場建模與仿真概述 204
8.2 顆粒尺度建模與仿真 206
8.2.1 基本模型206
8.2.2 活性材料中的電化學-力學耦合及顆粒機械損傷的控制 209
8.2.3 活性顆粒表面黏結(jié)體系及固態(tài)電解質(zhì)膜的綜合調(diào)控 212
8.3 電極尺度建模與仿真 216
8.3.1 電極的干燥成型 216
8.3.2 電極的擴散誘導應力 219
8.3.3 電極的分層和屈曲失效222
8.4 多尺度多物理場建模與仿真224
8.4.1 理論模型 224
8.4.2 熱場模擬 230
8.4.3 荷電狀態(tài)估計233
8.4.4 電池容量特性計算233
8.4.5 電池阻抗監(jiān)測技術235
8.5 基于均勻化方法的快速建模與仿真237
8.6 展望239
參考文獻239

第9章 電化學儲能中的老化研究 245
9.1 老化概述245
9.2 老化機理簡介245
9.2.1 儲存老化245
9.2.2 循環(huán)老化247
9.3 老化模型簡介 251
9.3.1 機理模型 251
9.3.2 經(jīng)驗/半經(jīng)驗模型259
9.3.3 機器學習老化模型260
9.4 展望262
參考文獻262

第10章 電化學儲能中的材料基因工程 266
10.1 材料基因工程概述 266
10.1.1 材料基因工程的由來和內(nèi)涵 266
10.1.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動的材料研發(fā)模式——第四范式 268
10.2 電化學儲能中的高通量計算與數(shù)據(jù)平臺 269
10.2.1 高通量計算概述 269
10.2.2 高通量計算與數(shù)據(jù)平臺 269
10.2.3 高通量計算助力電化學儲能材料篩選 276
10.3 電化學儲能中的機器學習 277
10.3.1 機器學習概述 277
10.3.2 機器學習的一般步驟 278
10.3.3 機器學習在電化學儲能中的應用 296
10.3.4 挑戰(zhàn)性問題與對策 299
10.4 展望 303
參考文獻 304

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