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厦大程俊课题组Nat Commun:面向电解液领域的通用机器学习势函数，加速化学空间探索

研之成理 • 2 周前 • 34 次点击  
▲第一作者：王锋、唐煜航
通讯作者：程俊
通讯单位：厦门大学
论文DOI：10.1038/s41467-025-67982-0（点击文末「阅读原文」，直达链接）

全文速览
开发兼具高能量密度、快速充电与宽温域性能的锂离子电池，其核心挑战之一在于高效探索巨大的电解液化学空间。传统分子动力学力场精度不足，而从头计算成本过高。本研究提出了一种面向电解液领域的通用机器学习势函数，通过基于随机组合数据集的迭代训练方法构建，能对广泛电解液体系进行高精度分子动力学模拟，计算关键物性。研究进一步通过锂离子配位动力学分析，提出以“配位寿命” 作为溶剂化强度的直接量化指标。该方法为电解液的设计与优化提供了强大工具。

背景介绍
电解液是决定锂离子电池性能的关键。然而，电解液体系成分复杂，化学空间广阔，传统计算模拟方法在精度与效率上难以兼顾，严重制约了系统性探索与理性设计。


本文亮点
亮点一：构建高可迁移性的领域通用机器学习势函数
本研究采用独特的迭代训练策略，基于随机生成的电解液成分数据集，构建了具备优秀领域内可迁移性的通用机器学习势函数，克服了以往机器学习势应用范围狭窄的局限。

亮点二：实现关键物性的高效精准预测
利用该势函数，可对涵盖多种溶剂和锂盐的电解液体系，高效执行长时程分子动力学模拟，并准确预测其密度、粘度、离子电导率等关键物理化学性质，计算结果与实验数据高度吻合。

亮点三：提出配位寿命作为量化溶剂化强度的微观描述符
研究通过分析锂离子的配位动力学，首次提出以配位寿命作为量化溶剂化强度的直接指标，建立了从微观动力学到宏观传输性质的清晰物理图像，为“弱溶剂化”电解液设计提供了深刻理论见解。

图文解析
图一：电解液通用机器学习势函数的构建与应用流程图。展示了从随机电解液成分生成、迭代式主动学习训练，到最终用于性质预测和机理分析的完整计算框架。

总结与展望
本工作发展的面向电解液的通用机器学习势函数，成功平衡了计算精度与效率，为系统探索广阔的电解液化学空间开辟了新路径。所提出的“配位寿命”概念，为理解与优化离子溶剂化结构提供了新的定量视角。该方法具有通用性，未来可扩展至其他金属离子电池体系，加速高性能电解液的发现进程。

研究团队简介
程俊教授团队隶属于厦门大学化学化工学院，研究平台为嘉庚创新实验室 AI4EC Lab。更多信息可访问团队网站：https://www.cheng-group.net

其他
论文链接：
https://www.nature.com/articles/s41467-025-67982-0

训练数据集与势函数模型：
https://doi.org/10.12463/AI4EC/QZCYP1
在线试用工具（op-elyte emulator）：
https://ai4ec.ac.cn/apps/op-elyte-emulator

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