由于锂资源有限，使用钠的全固态电池是下一代可充电电池的有希望的候选者。实用的钠电池需要具有高导电性的电解质。通过使通过球磨合成的无定形Na $_3$ PS $_4$结晶，获得表现出超过10 $^{-4}$ S cm $^{-1}$的高电导率的立方Na $_3$ PS $_4$。无定形Na $_3$ PS $_4$以立方结构结晶，然后在加热时转化为四元相。在这项研究中，通过透射电子显微镜原位观察表明，在从立方相到四方相的过渡过程中，微晶尺寸急剧增加。此外，电子衍射分析表明，无定形域和纳米尺寸的微晶共存的立方Na $_3$ PS $_4$标本，而四相含有微米尺寸的微晶。纳米尺寸的微晶和由微晶和无定形域形成的复合物是最有可能负责的立方Na $_3$ PS $_4$标本中的电导率的增加。
英文摘要：
All-solid-state batteries using sodium are promising candidates for next-generation rechargeable batteries due to the limited lithium resources. A practical sodium battery requires an electrolyte with high conductivity. Cubic Na$_3$PS$_4$ exhibiting high conductivity of over 10$^{-4}$ S cm$^{-1}$ is obtained by crystallizing amorphous Na$_3$PS$_4$ synthesized by ball milling. Amorphous Na$_3$PS$_4$ crystallizes in a cubic structure and then is transformed into a tetragonal phase upon heating. In this study, in situ observation by transmission electron microscopy demonstrates that the crystallite size drastically increases during the transition from the cubic phase to the tetragonal phase. Moreover, an electron diffraction analysis reveals that amorphous domains and nano-sized crystallites coexist in the cubic Na$_3$PS$_4$ specimen, while the tetragonal phase contains micro-sized crystallites. The nano-sized crystallites and the composite formed by crystallites and amorphous domains are most likely responsible for the increase in conductivity in the cubic Na$_3$PS$_4$ specimens.
Direct calculation of the ionic mobility in superionic conductors
我们描述了一种基于非平衡分子动力学（NEMD）模拟的方法，从第一性原理计算固体离子导体如固体电解质的离子迁移率。计算是在有限厚的材料中进行的，其中施加电场并测量移动离子的动态响应。我们比较我们的结果与那些从扩散计算，在非相互作用的离子近似下，并与实验。该方法对两种银导体$α$-AgI和$α$ I $_5$的离子迁移率提供了很好的定量估计。除了方便和数值鲁棒性，这种方法占离子-离子相关性在一个更低的计算成本比精确的方法。
Bridging the Gap Between Simulated and Experimental Ionic Conductivities in Lithium Superionic Conductors
锂超离子导体（LSC）作为下一代全固态锂离子电池的固体电解质是非常重要的。虽然$ab$ $initio$分子动力学已被广泛应用于研究这些材料，但由于这种模拟的高温和短时间尺度，预测和实验测量的离子电导率和活化能之间往往存在很大的差异。在这里，我们提出了一个战略，以弥补这一差距，使用矩张量势（MTP）。我们表明，使用范德华optB 88功能计算的能量和力训练的MTP产生更准确的晶格参数，这反过来又导致准确预测的离子电导率和活化能的锂$_{0.33}$ La $_{0.56}$ TiO $_3$，锂$_3$ YCl $_6$和锂$_7$ P $_3$ S $_{11}$ LSC。使用optB88 MTP的NPT MD模拟还显示，所有三个LSC在相对较低的温度下在两个准线性Arrhenius制度之间发生转变。这种转变可以追溯到扩散途径的数量和多样性的扩张，在某些情况下，扩散的维度发生了变化。这项工作不仅提出了一种方法来开发高精度的MTP，但也概述了LSC的扩散特性，否则无法通过$ab$ $initio$计算。
Probing Anharmonic and Heterogeneous Carrier Dynamics Across Sublattice Melting in a Minimal Model Superionic Conductor
The University of Osaka（大阪大学）；Nagoya University（名古屋大学）；National Institute of Advanced Industrial Science and Technology（产业技术综合研究所）；RIKEN（理化学研究所）；Institute of Integrated Research, Institute of Science Tokyo（东京科学大学综合研究机构）
Deep Potential generation scheme and simulation protocol for the Li10GeP2S12-type superionic conductors
由于计算成本高，使用{ \it ab initio}分子动力学（AIMD）在室温下精确模拟锂离子在电池材料中的扩散过程一直是一个挑战。近年来，由于基于机器学习的原子间势的进步，这种情况发生了巨大变化。在这里，我们实现了深电位发生器计划，以\textit{automatically}产生LiGePS型固态电解质材料的原子间相互作用势。这增加了我们模拟这些材料的能力，在不牺牲{ \it ab initio}精度的情况下，提高了几个数量级。重要的技术方面，如统计误差和尺寸效应进行了仔细研究。我们进一步建立了一个可靠的协议，在实验条件下准确计算锂离子扩散过程，通过调查重要的技术方面，如统计误差和尺寸效应。这样的协议和自动化工作流程使我们能够以更高的效率筛选材料的相关属性。通过使用这里开发的协议和自动化的工作流程，我们得到的扩散系数数据和锂离子扩散的活化能，以及同意与实验。本文的工作为进一步研究锂离子扩散机理和优化固态电解质材料的锂离子导电性能奠定了基础。
Solid-like to Liquid-like Behavior of Cu Diffusion in Superionic Cu2X (X=S, Se): An Inelastic Neutron Scattering and Ab-Initio Molecular Dynamics Investigation
Combining physical models with dynamically acquired experimental information for the optimization of multicomponent NASICON fast ionic conductors in a self-driving laboratory
University of California Berkeley（加州大学伯克利分校）；Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室）；Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）；Bakar Institute of Digital Materials for the Planet, UC Berkeley（加州大学伯克利分校巴克拉星球数字材料研究所）；Vanderbilt University（范德堡大学）
