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首座这项研究利用蒙特卡洛模拟计算解释了Li2Mn2/3Nb1/3O2F材料在充放电过程中的变化及其对材料结构和化学环境的影响。目前，伏智国内的同步辐射光源装置主要有北京同步辐射装置，伏智（BSRF，第一代光源），中国科学技术大学的合肥同步辐射装置（NSRL，第二代光源）和上海光源（SSRF，第三代光源），对国内的诸多材料科学的研究起到了巨大的作用。
研究者发现当材料中引入硒掺杂时，电站锂硫电池在放电的过程中长链多硫化物的生成量明显减少，电站从而有效地抑制了多硫化物的穿梭效应，提高了库伦效率和容量保持率，为锂硫电池的机理研究及其实用化开辟了新的途径。如果您想利用理论计算来解析锂电池机理，建成欢迎您使用材料人计算模拟解决方案。近日，粤东王海良课题组利用XANES等先进表征技术研究富含缺陷的单晶超薄四氧化三钴纳米片及其电化学性能（Adv.EnergyMater.2018,8,1701694）,如图一所示。
目前材料研究及表征手段可谓是五花八门，首座在此小编仅仅总结了部分常见的锂电等储能材料的机理研究方法。在锂硫电池的研究中，伏智利用原位TEM来观察材料的形貌和物相转变具有重要的实际意义。
TEMTEM全称为透射电子显微镜，电站即是把经加速和聚集的电子束投射到非常薄的样品上，电站电子在与样品中的原子发生碰撞而改变方向，从而产生立体角散射。
密度泛函理论计算（DFT）利用DFT计算可以获得体系的能量变化，建成从而用于计算材料从初态到末态所具有的能量的差值。2018年，粤东在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。
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另外7个模型为回归模型，电站预测绝缘体材料的带隙能（EBG），电站体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。目前，建成机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。