用于确定阴极材料的退化相关开路电池电压的系统和方法与流程

用于确定阴极材料的退化相关开路电池电压的系统和方法
1.相关申请
2.本技术要求于2020年3月10日提交的美国临时申请no.62/987,583的权益。上述申请的全部教导通过引用合并于此。


背景技术：

3.希望研究和优化电池的潜在阴极材料的性能的人通常对电池的物理发生的现象进行实验观察。在计算文献中存在建模工作，但是它通常解决在电池由于充电和放电而已经退化之前在原始状态下的电池的建模。电池的常规建模包括研究特定材料的成分(1)，理想化的可逆充电周期中的电压曲线(2)以及理想化的化学计量材料中在循环之前的缺陷形成(3、4)。
4.然而，不断需要预测在电池的操作期间(例如，在锂离子电池的重复锂化和脱锂期间)人们可能期望在电池材料中观察到的退化的程度。


技术实现要素：

5.根据本发明的实施例提供一种自动系统和方法，用于经由原子性模拟，并且尤其是通过模拟在充电循环期间发生的原子性缺陷在阴极材料中的产生，来研究电池中的阴极材料的退化。一种系统化的过程将电池性能度量的退化与由于材料内原子重排而引起的潜在结构变化相关联，例如，通过密度泛函理论模拟。用这种方法建模的性能度量包括开路电池电压(ocv)以及放电容量曲线。
6.根据本发明的一个实施例是一种确定电池的阴极材料的退化相关开路电池电压的计算机实现的方法。该计算机实现的方法包括：以由处理器自动进行的方式确定在电池的操作期间阴极材料的退化相关模型。该退化相关模型由处理器以第一数据结构存储，并且第一数据结构包括：(i)在电池的操作期间在阴极材料的多个化学计量或容量中的每一个处阴极材料的可能原子配置，该可能原子配置包括具有由在电池的操作期间在阴极材料内的原子重排而产生的退化缺陷的配置，以及(ii)可能原子配置的总能量。确定在多个化学计量或容量中的每一个处阴极材料的最低总能量原子配置以及相关联的最低总能量并将其以第二数据结构存储。确定最低总能量原子配置由处理器以自动方式基于在操作期间阴极材料的以第一数据结构存储的退化相关模型来执行。确定在每个化学计量或容量处阴极材料的开路电池电压并将其以第三数据结构存储。确定开路电池电压由处理器以自动方式基于以第二数据结构存储的在每个化学计量或容量处的最低总能量来执行。
7.在另外的相关实施例中，具有退化缺陷的配置可以包括在阴极材料内具有电荷携带位点的部分或完全阻塞的配置，原子重排包括在电池的操作期间电荷携带位点的部分或完全阻塞。具有电荷携带位点的部分或完全阻塞的配置可以包括其中通过过渡金属原子与碱离子交换位置形成反位点的配置。该配置可以包括过渡金属原子的框架，在充电期间碱金属离子从该框架中被移除，并且除非被退化缺陷阻塞，否则在放电期间碱金属离子能够被替换到该框架中。确定在每个化学计量或容量处阴极材料的开路电池电压并将其以第三
数据结构存储可以包括：使用处理器以自动方式根据电荷载体浓度确定阴极材料中的电荷载体与基准电荷载体电极的化学势中的差异。阴极材料可以包括过渡金属和碱离子，并且化学计量可以包括碱离子的浓度。
8.在其它相关实施例中，确定退化相关模型可以包括：使用处理器以自动方式使用概率模型确定可能原子配置，并且将可能原子配置以第一数据结构存储。确定退化相关模型可以包括：使用处理器以自动方式使用蒙特卡洛方法、遗传算法和枚举搜索中的至少一项来确定可能原子配置；并且将可能原子配置以第一数据结构存储。确定退化相关模型可以包括：使用处理器以自动方式使用阴极材料的原子的量子力学模型对原子配置进行建模。该量子力学模型可以包括使用处理器以自动方式实现的基于密度泛函理论的模型。
9.在另一相关实施例中，该方法还可以包括：使用处理器以自动方式确定在每个化学计量或容量处第一阴极材料的开路电池电压并将其以第三数据结构存储；使用处理器以自动方式确定在每个化学计量或容量处第二阴极材料的开路电池电压并将其以第四数据结构存储；使用处理器以自动方式将来自第三数据结构的、第一阴极材料的开路电池电压与来自第四数据结构的、第二阴极材料的开路电池电压进行比较，并且将比较的结果以第五数据结构存储；以及使用处理器以自动方式报告第一阴极材料的开路电池电压与第二阴极材料的开路电池电压的比较的结果。
10.根据本发明的另一实施例是一种用于确定电池的阴极材料的退化相关开路电池电压的计算机系统。该计算机系统包括：退化相关建模模块，其被配置为以由处理器自动进行的方式确定在电池的操作期间阴极材料的退化相关模型，并且使用处理器将退化相关模型以第一数据结构存储在存储器中。第一数据结构包括：(i)在电池的操作期间在阴极材料的多个化学计量或容量中的每一个处阴极材料的可能原子配置，该可能原子配置包括具有由在电池的操作期间在阴极材料内的原子重排而产生的退化缺陷的配置，以及(ii)可能原子配置的总能量。稳定配置模块被配置为确定在多个化学计量或容量中的每一个处阴极材料的最低总能量原子配置以及相关联的最低总能量并将其以第二数据结构存储在存储器中。该稳定配置模块被配置为使用处理器以自动方式基于在操作期间阴极材料的以第一数据结构存储的退化相关模型确定最低总能量原子配置和相关联的最低总能量。开路电池电压确定模块被配置为确定在每个化学计量或容量处阴极材料的开路电池电压并将其以第三数据结构存储在存储器中。该开路电池电压确定模块被配置为使用处理器以自动方式基于以第二数据结构存储的在每个化学计量或容量处的最低总能量确定开路电池电压。
11.在另外的相关计算机系统实施例中，具有退化缺陷的配置可以包括在阴极材料内具有电荷携带位点的部分或完全阻塞的配置，原子重排包括在电池的操作期间电荷携带位点的部分或完全阻塞。具有电荷携带位点的部分或完全阻塞的配置可以包括其中通过过渡金属原子与碱离子交换位置形成反位点的配置。该配置可以包括过渡金属原子的框架，在充电期间碱金属离子从该框架中被移除，并且除非被退化缺陷阻塞，否则在放电期间碱金属离子能够被替换到该框架中。开路电池电压确定模块可以被配置为：通过使用处理器以自动方式根据电荷载体浓度确定阴极材料中的电荷载体与基准电荷载体电极的化学势中的差异，确定在每个化学计量或容量处阴极材料的开路电池电压。阴极材料可以包括过渡金属和碱离子，并且化学计量可以包括碱离子的浓度。
12.在其它相关计算机系统实施例中，退化相关建模模块可以被配置为：通过使用处
理器以自动方式使用概率模型确定可能原子配置来确定退化相关模型，并且将可能原子配置以第一数据结构存储在存储器中。退化相关建模模块可以被配置为：通过使用处理器以自动方式使用蒙特卡洛方法、遗传算法和枚举搜索中的至少一项确定可能原子配置来确定退化相关模型；并且将可能原子配置以第一数据结构存储在存储器中。退化相关建模模块可以被配置为：通过使用处理器以自动方式使用阴极材料的原子的量子力学模型对原子配置进行建模来确定退化相关模型。量子力学模型可以包括使用处理器以自动方式实现的基于密度泛函理论的模型。
13.在另一相关计算机系统实施例中，计算机系统还可以包括：阴极材料比较模块，其被配置为使用处理器以自动方式将来自第三数据结构的、第一阴极材料的开路电池电压与来自第四数据结构的、第二阴极材料的开路电池电压进行比较，并且将比较的结果以第五数据结构存储在存储器中；以及报告模块，其被配置为使用处理器以自动方式报告来自第五数据结构的、第一阴极材料的开路电池电压与第二阴极材料的开路电池电压的比较的结果。
14.根据本发明的另一实施例是一种非暂时性计算机可读介质，其被配置为存储用于确定电池的阴极材料的退化相关开路电池电压的指令，该指令在被加载到工作存储器中并由处理器执行时，使处理器通过以下操作来确定电池的阴极材料的退化相关开路电池电压：以由处理器自动进行的方式确定在电池的操作期间阴极材料的退化相关模型，该退化相关模型由处理器以第一数据结构存储，并且第一数据结构包括：(i)在电池的操作期间在阴极材料的多个化学计量或容量中的每一个处阴极材料的可能原子配置，该可能原子配置包括具有由在电池的操作期间在阴极材料内的原子重排而产生的退化缺陷的配置，以及(ii)可能原子配置的总能量；确定在多个化学计量或容量中的每一个处阴极材料的最低总能量原子配置以及相关联的最低总能量并将其以第二数据结构存储，该确定由处理器以自动方式基于在操作期间阴极材料的以第一数据结构存储的退化相关模型来执行；以及确定在每个化学计量或容量处阴极材料的开路电池电压并将其以第三数据结构存储，该确定由处理器以自动方式基于以第二数据结构存储的在每个化学计量或容量处的最低总能量来执行。
附图说明
15.如附图所示，根据对示例实施例的以下更具体的描述，前述内容将显而易见，其中在不同的附图中，相似的附图标记指代相同的部分。附图不一定按比例绘制，而是将重点放在说明实施例上。
16.图1是根据本发明的实施例的用于确定电池的阴极材料的退化相关开路电池电压的计算机系统的示意性框图。
17.图2a是示出对电池单元进行充电的原子过程的示例的示意图，并且图2b是示出使电池单元放电的原子过程的示例的示意图。
18.图3是根据本发明的实施例的开路电池电压确定模块的示意性框图。
19.图4是根据本发明的实施例的退化相关建模模块的示意性框图。
20.图5是示出根据本发明的实施例的阴极材料比较模块和报告模块的示意性框图。
21.图6是示出根据本发明的实施例的示例阴极材料的晶格参数与碱金属浓度的图。
22.图7是示出根据本发明的实施例的针对示例阴极材料的碱金属浓度的大量可能原子配置的总能量(形成热量)与碱金属浓度的图。
23.图8是示出根据本发明的实施例确定的开路电池电压与碱金属浓度的图。
24.图9是示出根据本发明的实施例确定的开路电池电压与阴极材料的容量的图。
25.图10示出了可以在其中实现本发明的实施例的计算机网络或类似的数字处理环境。
26.图11是图10的计算机系统中的计算机(例如，客户端处理器/设备或服务器计算机)的示例内部结构的图。
具体实施方式
27.以下是示例实施例的描述。
28.实施例解决了这样的技术问题：理解为什么在充电循环期间由于电池阴极材料的原子结构的不可逆变化而导致电池性能下降。这对于预测在电池的操作期间(例如，在锂离子电池的锂化和脱锂期间)人们可能期望观察到的由于电池材料内的原子重排而导致的退化的程度非常有用。一种系统和方法自动模拟电池中的阴极材料在重复的充电和放电循环期间如何退化。相比之下，常规研究和知识是基于实验研究的，实验研究清楚地显示了退化行为，但无法以及时且经济高效的方式揭示导致观察到的效果的原子性过程。通过允许模拟电池退化，实施例可以例如允许研究者避免昂贵且费时的实验研究，并且将精力集中在可能满足期望的电池性能标准的阴极材料上。
29.使用一种系统的方法经由原子性模拟来研究退化过程。该方法可以例如模拟在充电循环期间发生的原子性缺陷的产生，以在材料被充电循环时根据第一原理“密度泛函理论(dft)”方法对缺陷形成如何影响电池性能进行建模。
30.用这种方法建模的性能度量可以包括开路电池电势或开路电池电压(ocv)以及放电容量曲线。先前的技术可以基于原始材料来根据容量或材料成分对材料的电压建模。这为从业人员提供了电池单元中材料的初始性能的想法，但是并未解决在多个充电/放电循环后电池由于使用而已经老化时材料的性能如何。与常规技术相比，本文所教导的实施例可以确定退化相关开路电池电压，并且可以预测原始电池材料和老化电池材料两者的性能特性。
31.图1是根据本发明的实施例的用于确定电池的阴极材料的退化相关开路电池电压的计算机系统100的示意性框图。计算机系统100包括处理器104和存储计算机代码指令的存储器105。处理器104和具有计算机代码指令的存储器105被配置为实现：退化相关建模模块108，稳定配置模块114以及开路电池电压确定模块118。另外，在根据本发明的其它实施例中，处理器104和存储器105可以被配置为实现以下中的一项或多项：开路电池电压确定模块318(见图3)；退化相关建模模块408(见图4)及其模块450、452、454、456、458和460；以及退化相关开路电池电压系统500及其模块508、514、518、562和566(见图5)。应当理解，处理器104和存储器105可以在一个或多个单独的处理器以及一个或多个单独的存储器上实现，它们的任何组合共同协作以实现本文实施例的全部或一部分。
32.在图1的实施例中，计算机系统100包括退化相关建模模块108，其被配置为自动确定在电池的操作期间阴极材料106的退化相关模型，并且使用处理器104将退化相关模型以
退化相关模型数据结构110存储。退化相关模型数据结构110包括在电池的操作期间在阴极材料106的多个化学计量或容量中的每一个处阴极材料106的可能原子配置115。可能原子配置115包括具有在电池的操作期间由阴极材料内的原子重排产生的退化缺陷的配置。退化相关模型数据结构110还包括可能原子配置115的总能量117。稳定配置模块114被配置为确定在多个化学计量或容量中的每一个处阴极材料的最低总能量原子配置121以及相关联的最低总能量123并将其以稳定配置数据结构119存储。稳定配置模块114被配置为使用处理器104以自动方式基于以数据结构110存储的退化相关模型来确定最低总能量原子配置121和相关联的最低总能量123。开路电池电压确定模块118被配置为确定在每个化学计量或容量处阴极材料的开路电池电压并将其以开路电池电压数据结构116存储。开路电池电压确定模块118被配置为使用处理器104以自动方式基于以数据结构119存储的在每个化学计量或容量处的最低总能量123来确定开路电池电压。
33.图2a是示出对电池单元进行充电的原子过程的示例的示意图，并且图2b是示出使电池单元放电的原子过程的示例的示意图。图2a的电池单元包含石墨型阳极209a/209b和锂过渡金属氧化物阴极211a/211b。电解质213a/213b由碳酸丙烯酯和lipf6的混合物组成。为了清楚起见，省略了固体电解质界面(sei)。元素的阴影如下：h(268c，白色)，li(268b，深灰色)，c(268d，黑色)，f(268e，浅灰色)，p(268f，中灰色)和过渡金属(ni，268a，大灰色原子)，如说明所示。在充电期间将正电势施加到阴极211a，以将锂离子268b从阴极211a驱动到阳极209a。图2b示出了在放电期间图2a的电池单元。在图2b的放电中，在负载上闭合阳极209b和阴极211b的电路将允许存储在石墨阳极209b中的锂离子268b扩散回到阴极211b中。然而，镍原子268a可以移动到锂层中以与锂离子268b交换位置，如图2b中的白色箭头233所示。这产生了镍
‑
锂反位点238b。这些反位点238b将锂离子捕获在金属氧化物层中，并且阻塞锂层中的活性锂位点。
34.图2a和图2b的示意图示出了其退化相关行为可以被建模的电池阴极材料206(类似于图1中的106)。阴极材料206包括原子230的配置，其可以是过渡金属原子232(例如，镍原子268a)的框架，在充电期间从该框架中移除碱金属离子234a(例如，锂离子268b)，如在图2a中，并且除非碱金属离子234b被退化缺陷阻塞，否则在放电期间可以将碱金属离子234b替换到该框架中，如在图2b中。当发生退化缺陷时，位点238b可以变成在原子的配置中称为反位点的位点。反位点是阴极材料206内的缺陷的示例，该缺陷由在电池的操作期间的原子重排233对电荷携带位点238b的部分或完全阻塞而形成。其它复杂的重排也可能阻塞电荷携带位点。在一个示例中，可以通过将过渡金属原子232与碱离子234a/234b交换位置来形成反位点238b。阴极材料206的性能受其化学计量的影响，该化学计量可以例如包括碱离子234a/234b的浓度。
35.图3是根据本发明的实施例的开路电池电压确定模块318的示意性框图，该开路电池电压确定模块318可以用作开路电池电压确定模块118(见图1)。开路电池电压确定模块318被配置为通过使用处理器(例如，图1的104)以自动方式根据电荷载体浓度确定阴极材料中的电荷载体与基准电荷载体电极的化学势中的差异来确定在每个化学计量或容量处阴极材料的开路电池电压。例如，开路电池电压确定模块318可以使用本文教导的等式(1)或(2)中的任一个，如图3所示，其由本文教导的计算机处理器以自动方式实现。
36.图4是根据本发明的实施例的退化相关建模模块408的示意性框图，该退化相关建
模模块408可以用作退化相关建模模块108(见图1)。图4的退化相关建模模块408可以被配置为通过使用处理器104(见图1)以自动方式使用概率模型450确定可能原子配置来确定退化相关模型，并且将确定出的可能原子配置115以退化相关模型数据结构110(见图1)存储。退化相关建模模块408可以被配置为通过使用处理器以自动方式使用蒙特卡洛方法452、遗传算法454和枚举搜索456(例如，通过集群扩展的结构的完整枚举搜索或部分枚举)中的至少一项确定可能原子配置来确定退化相关模型；并且将确定出的可能原子配置115以退化相关模型数据结构110(见图1)存储。退化相关建模模块408还可以被配置为通过使用处理器以自动方式使用阴极材料106的原子的量子力学模型458对原子配置进行建模来确定退化相关模型。量子力学模型458可以是或包括使用处理器以自动方式实现的基于密度泛函理论的模型460，或另一量子力学模型。将理解的是，可以使用其它概率模型，确定可能配置的技术和原子模型。根据所形成的原子配置115的模型，退化相关建模模块408计算并提供以退化相关模型数据结构110(图1)存储的总能量117的量。
37.图5是示出根据本发明的实施例的阴极材料比较模块562和报告模块566的示意性框图。这些模块可以与图1的组件结合使用，这些组件在这里示出为(没有关联的数据结构的)处理器504，存储器505以及模块508、514和518。阴极材料比较模块562被配置为使用处理器504以自动方式比较各自以相应的数据结构516a/516b存储的第一阴极材料506a的开路电池电压与第二阴极材料506b的开路电池电压，并且将比较的结果以数据结构564存储。报告模块566被配置为使用处理器504以自动方式报告来自数据结构564的、第一阴极材料506a的开路电池电压与第二阴极材料506b的开路电池电压的比较的结果。使用诸如此类的比较，计算机系统500的用户可以通过模拟来快速且以自动方式确定阴极材料106、506a、506b的特性，而无需进行实验。例如，计算机系统500的用户可以获得理解和设计选择，例如，通过确定哪种阴极材料产生更大的开路电池电压，以及在电池使用期间开路电池电压随着时间如何根据阴极材料的退化而变化。取决于使用电池的设置，开路电池电压的退化相关性可能会对阴极材料的选择产生影响。因此，可以使用由本文教导的计算机系统进行的模拟来优化选择阴极材料所涉及的设计权衡。
38.实施例允许预测由于阴极材料106、506a、506b的不可逆原子重排，电池将退化到何种程度。文献中对此进行建模的先前尝试(见(2))涉及密度泛函理论(dft)计算，由此对初始原始材料以及材料的性能度量如何随材料的化学计量的变化而变化进行建模。化学计量的这些变化导致材料的储存容量变化。随着材料放电，原子重排可能变得有利，这不仅会导致相变而且还会导致不可逆的缺陷形成。感兴趣的一个缺陷是反位点的形成。这些反位点可能导致随后充电的材料的容量降低，这是由于在材料的再充电阶段恢复了电荷携带位点的部分或完全阻塞。预测由于这些先前可访问的位点的部分阻塞而导致的容量下降的能力允许从业人员先验地预测材料成分由于反位点形成将较少还是较多地倾向于显著退化。预测这种行为的常规实践涉及冗长的实验工作(例如，见(5))。
39.在由退化相关建模模块108(见图1)实现的一个阶段中，实施例可以使用以下模型构建过程。阴极材料在循环期间改变化学计量，并且第一步是确定在该过程期间碱离子234a/234b的确切位置。为了确定每种碱离子浓度的稳定结构，需要生成大量的碱离子配置。另外，如针对图2a和图2b所述，由于移除碱金属原子234a并产生空位，其它金属原子可以移动到这些先前被占据但现在空出的碱金属位置中，因此重要的是还包括除仅碱金属空
位以外的其它更复杂的缺陷配置。先前的计算已经表明，例如，在理想的化学计量材料中反位点(在该处碱离子和过渡金属离子交换位点)是低能量缺陷(3)(4)。实施例包括在针对可能原子配置的搜索中的配置，该配置对充电周期期间反位点的产生进行建模。
40.如针对图4所述，用于生成这些配置的方法可以例如包括蒙特卡洛方法、遗传算法和枚举搜索。来自waltham,ma,u.s.a.的dassault systemes biovia的软件解决方案pipeline pilot可以例如提供用于高效生成此类配置的方法。碱金属原子可以例如是锂、钠或钾原子中的一种或多种。应当理解，可以对各种阴极材料进行建模，包括各种过渡金属和碱离子。这些材料的价电子和离子的相互作用可以例如通过量子力学方法(例如，密度泛函理论(dft))来计算。该实现方式可以例如使用平面波基础来扩展波函数或类似方法，其可以基于slater类型轨道或紧密绑定实现方式。
41.理论计算的实验示例：
42.在根据本发明的实施例的实验模拟中，将密度泛函理论(dft)技术与平面波基础一起用于扩展波函数，其能量截止设置为600ev。密度泛函理论中的交换相关函数可以例如至少是类似于pbe的gga型函数，并且可以包括对阴极上使用的过渡金属氧化物材料中的强相关性的特殊处理。实验使用了gga+u交换相关函数。倒易空间以10a
‑1的分辨率进行采样。原子弛豫的迭代收敛标准针对原子上的力为10mev/a，并且针对连续迭代之间的能量变化为1micro ev/原子。在模型构建阶段生成的所有结构的计算出的总能量连同每个超级电池的特性一起存储在excel工作表数据库中。特性包括每个元素的原子数，电池体积和密度，磁矩和电荷。该信息用于根据锂浓度计算开路电池电压，以及根据锂浓度计算材料的容量。该过程可以通过实现本文所教导的技术的专用处理器来自动进行。
43.为了预测电池性能，实施例可以通过在循环期间在每个化学计量处确定稳定结构来开始。这可以例如由稳定配置模块114通过松弛超级电池并计算在模型构建阶段期间生成的不同配置的形成热量(例如，通过建模模块108)来实现。松弛的超级电池的晶格参数可以直接与实验晶格参数进行比较，以了解在循环期间阴极材料的体积扩展，如图6所示。在如图7所例示的这种特定的化学计量处，将具有最低形成热量的配置预测为最稳定配置。
44.实施例可以根据碱金属浓度x确定开路电池电势v
ocv
，其被定义为阴极材料中的碱金属离子与基准碱金属电极的化学势中的变化(6)。
[0045][0046]
其中z是碱金属原子的电荷，并且f是法拉第常数。
[0047]
这可以在密度泛函理论计算的框架中被计算为：
[0048][0049]
其中，a是碱金属，并且m是一种或多种过渡金属元素。可以使用在模型构建阶段创建的结构(例如，通过模块108以及通过模块114确定的最低能量配置)针对每个碱金属浓度x计算开路电池电压，并且相对x绘图以给出图8中根据碱金属浓度的电池电压。
[0050]
电池性能的一般表示(通常)是根据阴极材料的容量的开路电池电压的表示。容量c与阴极材料中的碱金属浓度x直接相关，而与材料的重量成反比。单位质量可以根据单位电池的体积ω和密度ρ计算出，针对容量给出表达式：
[0051][0052]
使用实施例，现在可以通过根据上述等式计算开路电池电压与容量，在考虑在循环期间发生的结构变化(例如，缺陷复合体形成)的情况下，模拟阴极材料的性能特性，如图9所示。可以看出，图9的水平轴是图8的水平轴的缩放版本，因为容量与图8所示的碱金属浓度(或其它化学计量)成比例。
[0053]
在一个示例中，假定以下退化过程。阴极材料在第一循环期间或多或少没有缺陷。充电期间的脱锂过程依次移除碱金属离子，并且留下过渡金属氧化物的骨架。这将在第一循环期间提供最大容量。过渡金属离子变得移动，并且可以与碱金属离子交换位点，以形成反位点缺陷复合体。过渡金属位点(反位点)中的碱金属离子比碱金属层中更紧密地绑定，使得碱金属被捕获在过渡金属氧化物层中，并且无法参与充电和放电过程。这降低了阴极材料的容量。
[0054]
使用实施例，一旦生成图9的图以创建表示针对单个材料的开路电池电压与容量的图表，用户就可以计算针对不同材料的另一图表，以例如使用图5的比较模块562和结果模块566在材料之间进行相对比较。例如，可以将计算出的成分为a的材料的ocv曲线与成分为b的材料进行比较，以确定哪个材料具有更大的开路电池电压。对于一些最终用户应用，期望较大的ocv。类似地，当引入了反位点时在模拟ocv曲线中的较小变化也是期望的，因为这表示电池由于容量衰减较小而具有较长的使用寿命。该信息也可以根据本文描述的模拟方法确定。可以在一组选定的材料之间进行附加比较，而最感兴趣的材料可以在实验室中用于合成工作，因为完成该过程通常要比模拟花费长得多的时间。
[0055]
作为一个示例，由waltham,ma,u.s.a.的dassault systemes biovia销售的materials studio软件套件用于模型构建，而material studio软件套件内的castep模块用于计算。由waltham,ma,u.s.a.的dassault systemes biovia销售的pipeline pilot用于帮助在构象空间内搜索不同的配置。
[0056]
图10示出了可以在其中实现本发明的实施例的计算机网络或类似的数字处理环境。客户端计算机/设备50和服务器计算机60提供执行应用程序等的处理、存储和输入/输出设备。客户端计算机/设备50还可以通过通信网络70链接到其它计算设备，包括其它客户端设备/过程50和服务器计算机60。通信网络70可以是远程访问网络、全球网络(例如，互联网)、全球计算机集合、局域网或广域网以及当前使用相应协议(tcp/ip、等)相互通信的网关的一部分。其它电子设备/计算机网络架构是合适的。
[0057]
图11是图10的计算机系统中的计算机(例如，客户端处理器/设备50或服务器计算机60)的示例内部结构的图。每个计算机50、60包含系统总线79，其中总线是用于在计算机或处理系统的组件之间进行数据传输的一组硬件线。系统总线79实质上是连接计算机系统的不同元件(例如，处理器、磁盘存储设备、存储器、输入/输出端口、网络端口等)的共享导管，其使得能够在元件之间传输信息。i/o设备接口82附接到系统总线79，用于将各种输入和输出设备(例如，键盘、鼠标、显示器、打印机、扬声器等)连接到计算机50、60。网络接口86允许计算机连接到附接到网络(例如，图9的网络70)的各种其它设备。存储器90为计算机软件指令92和数据94提供易失性存储，该计算机软件指令92和数据94用于实现本发明的实施例(包括例如实现以下中的一项或多项：系统100，模块108、114、118、318、408及其模型和方
法，系统500及其模块，以及对应的数据结构110、114、116、516a、516b、564，本文详述)。磁盘存储设备95为用于实现本发明的实施例的计算机软件指令92和数据94提供非易失性存储。中央处理器单元84也附接到系统总线79，并且提供计算机指令的执行，例如，具有如本文所教导的数据流和控制流。
[0058]
在一个实施例中，处理器例程92和数据94是计算机程序产品(通常称为92)，包括非暂时性计算机可读介质(例如，可移除存储介质，例如一个或多个dvd
‑
rom、cd
‑
rom、软盘、磁带等)，其为本发明的系统提供软件指令的至少一部分。如本领域中公知的，计算机程序产品92可以通过任何合适的软件安装过程来安装。在另一实施例中，软件指令的至少一部分也可以通过电缆通信和/或无线连接107下载。在其它实施例中，本发明的程序是体现在传播介质(例如，在全球网络(例如，互联网或其它网络)上传播的无线电波、红外波、激光波、声波或电波)上的传播信号上的计算机程序传播信号产品。可以采用这样的载波介质或信号来提供用于本发明的例程/程序92的软件指令的至少一部分。
[0059]
在替代实施例中，传播信号是在传播介质上携带的模拟载波或数字信号。例如，传播信号可以是在全球网络(例如，互联网)、电信网络或其它网络上传播的数字化信号。在一个实施例中，传播信号是在一段时间内在传播介质上传输的信号，例如，在毫秒、秒、分钟或更长时段内在网络上以分组形式发送的用于软件应用的指令。
[0060]
在其它实施例中，软件指令92和数据94在如saas(软件即服务)等的云平台上提供。
[0061]
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[0068]
本文引用的所有专利、公开的申请和参考文献的教导通过引用整体并入本文。
[0069]
虽然已经具体地示出和描述了示例实施例，但是本领域技术人员将理解，可以在
不背离所附权利要求所涵盖的实施例的范围的情况下，在其中进行形式和细节上的各种改变。