北大深研院新材料学院潘锋／李舜宁团队运用图论和AI发现了新型固态锂电池快离子导体膜材料

　　固态锂电池正逐渐成为推动锂电池性能提升的研究热点。相较于传统的液态锂电池，固态锂电池的关键技术挑战在于开发具有高性能的固态锂离子导体隔膜。北京大学深圳研究生院新材料学院潘锋教授团队致力于AI4S和材料基因组学的研究，成功将图论数学与结构化学相结合，创新性地提出了一种基于图论的结构化学研究方法（Sci China Chem, 2019, DOI: 10.1007/s11426-019-9502-5； National Science Review, 2022, DOI: 10.1093/nsr/nwac028）。近期，潘锋教授团队将这一研究方法进一步应用于固态锂电池快离子导体材料的开发。通过基于子图同构匹配的数学模型，团队从自主开发的晶体结构大数据库中快速筛选出了一系列具有高锂离子电导率的无机晶体材料。该方法显著缩小了结构搜索范围，降低了高通量计算的成本，开创了一种高效筛选固态锂电池电解质材料的新途径。这项研究成果已在《美国化学会志》（J. Am. Chem. Soc. 2024, 146, 27, 18535–18543）发表，题为“Rapid Mining of Fast Ion Conductors via Subgraph Isomorphism Matching”。

　　图1、(a)子图同构匹配流程图。(b) 通过结构筛选获得的四种与LiTi2(PO4)3参考结构相似的结构类型对应的原子环境及子图表示。

　　两种拥有相似结构的材料通常也表现出某些相似的物理化学性质。基于这一点，可以采用已知性能优异的材料作为原型，通过寻找结构相似的其他化合物，有效缩减材料搜索范围，并从中发掘可能的高性能新材料。无机晶体材料的离子传导性能与其内部骨架原子的空间分布密切相关。通过对比不同材料间框架结构的相似性，我们能迅速识别出潜在的快离子导体材料，从而避免开展大规模、高通量的实验或计算研究，提高研究效率。

　　传统的无机晶体材料结构相似性评估方法主要依赖于空间对称性、原子配位数和Wyckoff位置等因素，但这些方法未能基于材料的微观局域原子环境进行定量评估，且存在一定的主观性。为了克服这些局限，深研院的潘锋/李舜宁团队开发了一种先进的基于图论的结构相似度判别算法。这种算法能够精确地描述材料中原子间的拓扑连接关系，并利用子图同构匹配客观地评估两种化合物的结构相似性，避免了人为设定经验阈值的需求。算法的关键在于，通过分析图距离为3的子图，能揭示材料中配位多面体（即结构基元）之间的空间连接关系。子图间的双射匹配关系可以有效地判断两种材料是否具有相似的局域原子结构，从而预测它们在晶格中的离子传输路径和孔道环境的相似性。

　　研究以NASICON相的LiTi2(PO4)3固态电解质材料作为参考结构，运用所开发的子图同构匹配方法，从无机材料晶体结构数据库中成功识别出四种具有与参考材料类似局域原子环境的材料结构。通过第一性原理计算，这四种结构的锂离子迁移能垒展现出与参考材料的高度一致性。进一步的分析显示，这些结构与原型结构之间的关键差异包括锂配位多面体的畸变和过渡态鞍点位置与XO4四面体之间的相对距离，这两个因素显著影响锂离子的迁移能垒。该结果不仅展示了子图同构匹配方法在筛选类似晶体结构中的应用效果，还揭示了微观结构畸变对离子迁移性能的影响，为设计更优化的固态电解质材料提供了宝贵的洞察。

　　研究团队基于这种高效材料搜索方法，从包含54万余种无机化合物的数据库中迅速筛选出104种具有潜力的快离子导体材料。利用第一性原理计算，精确获得了这些材料的离子电导率、电子电导率和电化学稳定性窗口。经过深入分析，从104种候选材料中筛选出了13种适用于锂电池的新型固态电解质材料，其中多种材料的离子电导率超过1 mS/cm，电化学稳定窗口超过1.5 V。这一成果证明了基于图论的无机材料结构分析方法在快离子导体材料的筛选和设计中的高效性，极大地推进了原子尺度材料构效关系探究及新型固态锂电池材料开发的研究进展。

　　图2、从无机晶体材料数据库中挖掘获得的潜在固态电解质材料。

　　北京大学深圳研究生院新材料学院博士研究生张文韬为文章的第一作者，李舜宁和潘锋为通讯作者。该研究得到广东省重点实验室、软科学研究计划项目和广东省自然科学基金的支持。