锂离子电池通常含有过渡金属氧化物，如Li $_{x}$ Mn $_2$ O $_4$（$0\leq x\leq2$）。取决于Li含量，存在不同比例的Mn $^\text{III}$与Mn $^\text{IV}$离子。结合电子跳跃，Mn $^\text{III}$ O $_6$八面体的Jahn-Teller畸变可以引起复杂的现象，如结构转变和电导。虽然对于小的模型系统的氧化和自旋态可以使用密度泛函理论（DFT）确定，DFT的动力学现象的调查是过于苛刻。以前，我们已经表明，一个高维的神经网络潜力可以扩展的分子动力学（MD）模拟锂$_{x}$锰$_2$ O $_4$纳秒的时间尺度，但这些模拟没有提供有关的电子结构的信息。在这里，我们将神经网络的使用扩展到原子氧化和自旋状态的预测。由此产生的高维神经网络是能够预测的Mn离子的自旋只有0.03 $\hbar$的误差。我们发现Mn e $_\text{g}$电子是正确守恒的，并且对于不同的Li含量，Jahn-Teller畸变Mn $^\text{III}$ O $_6$八面体的数目得到了精确的预测.在280和300 K之间观察到电荷有序转变，这与电阻率测量相匹配。此外，以上的相变的电子跳跃传导的激活能被预测为0.18 eV偏离实验只有0.02 eV。这项工作表明，机器学习是能够提供一个准确的表示，Li $_x$ Mn $_2$ O $_4$的几何和电子结构动力学，在时间和长度尺度上是无法访问的从头算MD。
英文摘要：
Lithium ion batteries often contain transition metal oxides like Li$_{x}$Mn$_2$O$_4$ ($0\leq x\leq2$). Depending on the Li content different ratios of Mn$^\text{III}$ to Mn$^\text{IV}$ ions are present. In combination with electron hopping the Jahn-Teller distortions of the Mn$^\text{III}$O$_6$ octahedra can give rise to complex phenomena like structural transitions and conductance. While for small model systems oxidation and spin states can be determined using density functional theory (DFT), the investigation of dynamical phenomena by DFT is too demanding. Previously, we have shown that a high-dimensional neural network potential can extend molecular dynamics (MD) simulations of Li$_{x}$Mn$_2$O$_4$ to nanosecond time scales, but these simulations did not provide information about the electronic structure. Here we extend the use of neural networks to the prediction of atomic oxidation and spin states. The resulting high-dimensional neural network is able to predict the spins of the Mn ions with an error of only 0.03 $\hbar$. We find that the Mn e$_\text{g}$ electrons are correctly conserved and that the number of Jahn-Teller distorted Mn$^\text{III}$O$_6$ octahedra is predicted precisely for different Li loadings. A charge ordering transition is observed between 280 and 300 K, which matches resistivity measurements. Moreover, the activation energy of the electron hopping conduction above the phase transition is predicted to be 0.18 eV deviating only 0.02 eV from experiment. This work demonstrates that machine learning is able to provide an accurate representation of both, the geometric and the electronic structure dynamics of Li$_x$Mn$_2$O$_4$, on time and length scales that are not accessible by ab initio MD.
Covalent Hybrid of Spinel Manganese-Cobalt Oxide and Gra-phene as Advanced Oxygen Reduction Electrocatalysts
通过在氮掺杂的还原氧化石墨烯片上直接成核和生长纳米颗粒以及阳离子取代尖晶石Co 3 O 4纳米颗粒，开发了锰-钴尖晶石MnCo 2 O 4/石墨烯杂化物作为碱性条件下氧还原反应（ORR）的高效电催化剂。电化学和X射线近边结构（XANES）研究表明，形成无机纳米碳杂化物的成核和生长方法导致尖晶石氧化物纳米颗粒和N掺杂的还原氧化石墨烯（N-rmGO）片之间的共价偶联。碳K边和氮K边XANES显示N-rmGO片中的C-O和C-N键强烈扰动，表明N掺杂的氧化石墨烯和尖晶石氧化物纳米颗粒之间形成C-O-金属和C-N-金属键。Co L-edge和Mn L-edge XANES分析表明，Mn 3+取代了Co 3+位，提高了杂化材料中催化位的活性，从而进一步提高了杂化材料的ORR活性.共价键合的杂化物比纳米颗粒和包括N-rmGO的碳材料的物理混合物提供更大的活性和耐久性。在相同的质量负载下，MnCo 2 O 4/N-graphene杂化物在中等过电位下的ORR电流密度可以超过Pt/C，并且在碱性溶液中具有优于Pt/C的稳定性。
Understanding the electronic and ionic conduction and lithium over-stoichiometry in LiMn$_2$O$_4$ spinel
采用密度泛函理论和Heyd-Scuseria-Ernzerhof屏蔽杂化泛函，对尖晶石型锂锰氧化物LiMn $_2$ O $_4$中的缺陷热力学和输运进行了第一性原理研究.我们发现，本征点缺陷的LiMn $_2$ O $_4$具有低的形成能，因此可以发生与高浓度。电子传导通过小极化子的跳跃进行，并且离子传导通过锂空位和/或非线性迁移机制发生。总电导率主要由电子贡献决定。发现LiMn $_2$ O $_4$倾向于锂过化学计量，即，锰位锂过量，以及Mn $^{3+}$ /Mn $^{4+}$无序。在LiMn $_2$ O $_4$样品中也可能出现其他缺陷，例如锰反位和空位以及锂杂质。根据我们的研究结果，我们讨论了可能的影响的电化学性能的缺陷，并提供解释的实验观察和缺陷控制的合成和缺陷表征的指导方针。
Valence state and lattice incorporation of Ni in Zn/Co-based magnetic oxides
研究了Ni在Zn/Co基磁性氧化物中的掺入，以阐明其价态和晶格掺入。由此产生的结构和磁性能进行了详细研究。一方面，Ni通过内扩散以及反应磁控共溅射结合在纤锌矿ZnO中，其中只有Ni扩散的ZnO表现出显著的导电性。这是由Ni和Co共掺杂的ZnO主导的补充。另一方面，ZnCo $_2$ O $_4$尖晶石共掺杂有不同量的Ni。在纤锌矿氧化物中，仅在四面体晶格位点上发现Ni以其正式2+氧化态作为深施主。它表现为各向异性顺磁体，Ni的固溶度为10%左右，由于磁矩较小，反铁磁耦合导致Co的磁矩部分失补偿。在尖晶石镍被发现被纳入在其正式的3+氧化态的八面体网站和反铁磁性耦合到Co的时刻再次导致磁补偿，否则反铁磁性ZnCo $_2$ O $_4$尖晶石和亚铁磁性在较高的镍浓度。增加Ni甚至进一步导致立方NiO的相分离，从而导致交换偏置的复合磁性氧化物。
$Ab-initio$ investigation of the thermodynamics of cation distribution and the electronic and magnetic structures in the LiMn$_2$O$_4$ spinel
尖晶石结构的锂锰氧化物（LiMn $_2$ O $_4$）是目前用作二次锂离子电池的阴极的材料，但其性质尚未完全了解。在这里，我们报告的计算调查的反转热力学和电子行为的锂锰$_2$ O $_4$来自自旋极化密度泛函理论计算与哈伯德哈密顿量和远程色散修正（DFT+ $U-$ D3）。通过对LiMn $_2$ O $_4$的构型自由能的分析，阐明了LiMn尖晶石的部分逆平衡阳离子分布。这种平衡程度的反转是合理化的晶体场的稳定效果和阳离子的大小之间的差异。我们比较了原子的电荷与氧化数为每个程度的反转。我们发现，一旦这些离子占据的尖晶石的四面体和八面体网站的Mn电荷的偏析。我们得到了电子能带结构和态密度的原子投影，表明正常的LiMn $_2$ O $_4$具有半金属性质，而完全反尖晶石是绝缘体。这种材料是在亚铁磁状态的反和部分反阳离子的安排。优化的晶格和氧的参数，以及反转的平衡程度，是与现有的实验数据。部分逆平衡反转度在解释锂离子迁移和LiMn $_2$ O $_4$尖晶石的表面性质方面是重要的。
AlV$_2$O$_4$ thin films via in-situ interfacial topotaxy
California Institute of Technology（加州理工学院）；Institute for Quantum Information and Matter, California Institute of Technology（加州理工学院量子信息研究所）；Center for High Technology Materials, University of New Mexico（新墨西哥大学高等技术材料中心）
Facile synthesis of 2D graphene oxide sheet enveloping ultrafine 1D LiMn2O4 as interconnected framework to enhance cathodic property for Li-ion battery
立方尖晶石型锂锰氧化物（LiMn 2 O 4）作为大规模锂离子电池的正极材料，近年来引起了人们的广泛关注。本文采用水热法和固相反应相结合的方法，制备了直径为10- 50 nm的一维LiMn_2 O_4。为了提高这些纳米棒的阴极性能，开发了一种独特的热处理合成技术，以生长包裹1D LiMn 2 O 4作为互连框架的2D氧化石墨烯片。该纳米复合三维多孔阴极在0.05C倍率下具有130 mAh/g的高比荷容量，在3.5 - 4.3V（相对于Li/Li+）的电位窗口中100次循环后的库仑效率约为98%，具有良好的初始充电容量保持率约为87%，并且即使在100次循环后也具有优异的结构稳定性。锂化和脱锂过程的增强导致性能的改善可能源于2D导电氧化石墨烯片。它允许减少Mn溶解，提高电子传导性，并减少在超细1D LiMn 2 O 4纳米棒的有利形态和结晶度内的Li离子路径扩散，从而产生有前途的阴极纳米复合材料。
