Decoding Electrochemical Processes of Lithium‐Ion Batteries by Classical Molecular Dynamics Simulations

材料科学 电化学 锂(药物) 离子 分子动力学 解码方法 化学物理 动力学(音乐) 纳米技术 计算化学 物理化学 电极 计算机科学 物理 电信 量子力学 化学 医学 声学 内分泌学
作者
Xi Tan,Ming Chen,Jinkai Zhang,Shiqi Li,Huajie Zhang,Long Yang,Tian Sun,Xin Qian,Guang Feng
出处
期刊:Advanced Energy Materials [Wiley]
卷期号:14 (22) 被引量:21
标识
DOI:10.1002/aenm.202400564
摘要

Abstract Lithium‐ion batteries (LIBs) have played an essential role in the energy storage industry and dominated the power sources for consumer electronics and electric vehicles. Understanding the electrochemistry of LIBs at the molecular scale is significant for improving their performance, stability, lifetime, and safety. Classical molecular dynamics (MD) simulations could directly capture the atomic and molecular motions and thus provide dynamic insights into the electrochemical processes and ion transport in LIBs during charging and discharging that are usually challenging to observe experimentally, which is momentous in developing LIBs with superb performance. This review discusses developments in MD approaches using non‐reactive force fields, reactive force fields, and machine learning potential for modeling chemical reactions and transport of reactants in the electrodes, electrolytes, and electrode‐electrolyte interfaces. It also comprehensively discusses how molecular interactions, structures, transport, and reaction processes affect electrode stability, energy capacity, and interfacial properties. Finally, the remaining challenges and envisioned future routes are commented on for high‐fidelity, effective simulation methods to decode the invisible interactions and chemical reactions in LIBs.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
安静严青完成签到 ,获得积分10
1秒前
5秒前
为你钟情完成签到 ,获得积分10
7秒前
凯凯搞科研完成签到,获得积分10
7秒前
mimilv发布了新的文献求助10
8秒前
自觉石头完成签到 ,获得积分10
8秒前
乘风完成签到,获得积分10
18秒前
19秒前
Sandy完成签到,获得积分0
22秒前
mimilv完成签到,获得积分10
23秒前
25秒前
沉默傲芙完成签到,获得积分10
26秒前
btcat完成签到,获得积分0
27秒前
28秒前
yunt完成签到 ,获得积分10
29秒前
思维隋完成签到 ,获得积分10
29秒前
欢呼的茗茗完成签到 ,获得积分10
33秒前
34秒前
mads完成签到 ,获得积分10
35秒前
蛋妮完成签到 ,获得积分10
39秒前
50秒前
54秒前
CHRIS发布了新的文献求助10
1分钟前
ycd完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
胡图图完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Wind应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
2897402853发布了新的文献求助10
1分钟前
南冥完成签到 ,获得积分10
1分钟前
傻瓜完成签到 ,获得积分10
1分钟前
FANPENG完成签到,获得积分10
1分钟前
独特的沛凝完成签到,获得积分10
1分钟前
linuo完成签到,获得积分10
1分钟前
小曲完成签到 ,获得积分10
1分钟前
2897402853完成签到,获得积分10
1分钟前
文龙完成签到 ,获得积分10
1分钟前
十二完成签到 ,获得积分10
1分钟前
执着的忆雪完成签到 ,获得积分10
1分钟前
嗷嗷嗷完成签到,获得积分10
1分钟前
嗷嗷嗷发布了新的文献求助10
1分钟前
高分求助中
(禁止应助)【重要!!请各位详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Semantics for Latin: An Introduction 1099
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 780
水稻光合CO2浓缩机制的创建及其作用研究 500
Logical form: From GB to Minimalism 500
2025-2030年中国消毒剂行业市场分析及发展前景预测报告 500
镇江南郊八公洞林区鸟类生态位研究 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4162600
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3698141
关于积分的说明 11675154
捐赠科研通 3388455
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1858167
邀请新用户注册赠送积分活动 918847
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 831703