国网辽宁电力：向“强”聚力 向“智”转型

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辽宁Fig.5AbinitiocalculationsoftheredoxmechanismofLi2Mn2/3Nb1/3O2F.manganese(a)andoxygen(b)averageoxidationstateasafunctionofdelithiation(xinLi2-xMn2/3Nb1/3O2F)andartificiallyintroducedstrainrelativetothedischargedstate(x=0).c,ChangeintheaverageoxidationstateofMnatomsthatarecoordinatedbythreeormorefluorineatomsandthosecoordinatedbytwoorfewerfluorineatoms.d,ChangeintheaverageoxidationstateofOatomswiththree,fourandfiveLinearestneighboursinthefullylithiatedstate(x=0).Thedataincanddwerecollectedfrommodelstructureswithoutstrainandarerepresentativeoftrendsseenatalllevelsofstrain.Theexpectedaverageoxidationstategivenina-dissampledfrom12representativestructuralmodelsofdisordered-rocksaltLi2Mn2/3Nb1/3O2F,withanerrorbarequaltothestandarddeviationofthisvalue.e,AschematicbandstructureofLi2Mn2/3Nb1/3O2F.小结目前锂离子电池及其他电池领域的研究依然是如火如荼。原位XRD技术是当前储能领域研究中重要的分析手段，电力它不仅可排除外界因素对电极材料产生的影响，电力提高数据的真实性和可靠性，还可对电极材料的电化学过程进行实时监测，在电化学反应的实时过程中针对其结构和组分发生的变化进行表征，从而可以有更明确的对体系的整体反应进行分析和处理，并揭示其本征反应机制。

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，向强向智从而用于计算材料从初态到末态所具有的能量的差值。TEMTEM全称为透射电子显微镜，聚力即是把经加速和聚集的电子束投射到非常薄的样品上，聚力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。UV-vis是简便且常用的对无机物和有机物的有效表征手段，转型常用于对液相反应中特定的产物及反应进程进行表征，如锂硫电池体系中多硫化物的测定。

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利用原位TEM等技术可以获得材料形貌和结构实时发生的变化，电力如微观结构的转化或者化学组分的改变。

目前材料的形貌表征已经是绝大多数材料科学研究的必备支撑数据，向强向智一个新颖且引人入胜的形貌电镜图也是发表高水平论文的不二法门。当然，聚力机器学习的学习过程并非如此简单。

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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：辽宁原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。目前，电力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。