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基于材料基因工程的锂离子电池材料数据生成及数据挖掘平台
  • ISSN号:1000-5862
  • 期刊名称:《江西师范大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TB383[一般工业技术—材料科学与工程]
  • 作者机构:[1]江西师范大学软件学院,江西南昌330022, [2]江西师范大学物理与通信电子学院,江西南昌330022
  • 相关基金:国家自然科学基金(11234013); 江西省自然科学基金(20133ACB21010)资助项目
中文摘要:

利用材料基因工程方法探索锂离子电池新材料是目前国际上重要的技术手段.通过高通量计算手段计算生成大量锂离子电池材料的基本物理化学性质数据,利用数据挖掘技术,总结材料物理化学性质与材料的组分、组织结构等的构效关系,进而探索发现新型锂离子电池材料和改性现有材料.利用材料基因工程基本思想,设计了利用无机材料晶体结构数据库中的结构数据为源数据,通过基于Web服务器来产生第一性原理计算软件VASP的输入文件信息,并通过Web网传输到并行计算中心实现材料性能计算,生成的材料性质数据再返回到Web服务器.通过对材料结构和性质数据进行挖掘,总结锂离子电池材料的构效关系,为锂离子电池材料设计提供技术支持.

英文摘要:

One important technique mean used to discover and design novel lithium ion battery materials is the materials genome initiative( MGI) method. A large amount of lithium ion battery materials basic physical and chemical properties can be generated through high-throughput calculations. The correlations between materials composition and structure and their physical and chemical properties can be analyzed with data mining techniques,and then can be used to guide the discovery of novel materials and designing of conventional materials for lithium ion battery.With the basic idea of the MGI,this paper takes the Inorganic Crystal Structure Database as source data,the input files of the first principles calculations software VASP are created through a Web server,and transferred to a parallel computing center. The materials properties data are then calculated and returned to the Web server. Through data mining technique,the correlations between lithium ion battery materials composition and structure and their physical and chemical properties can be summarized,which provides strong support to the design of the next generation lithium ion battery materials.

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期刊信息
  • 《江西师范大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:江西师范大学
  • 主办单位:江西师范大学
  • 主编:
  • 地址:南昌市紫阳大道99号
  • 邮编:330022
  • 邮箱:lk8506184@126.com
  • 电话:0791-88506814
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-5862
  • 国内统一刊号:ISSN:36-1092/N
  • 邮发代号:44-56
  • 获奖情况:
  • 2009年中国高等学校自然科学学报研究会颁发“全国...,2009年被评为:第四届华东地区优秀期刊奖”,2008年教育部科技司授予“第2届中国高校优秀科技...,2008年江西省新闻出版局授予“第3届江西省优秀期...,2004年教育部科技司授予“全国高校优秀科技期刊二...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5205