第九届材料基因工程国际论坛将于2025年11月19日-23日在陕西省西安市陕西宾馆召开。今日介绍新材料大数据中心联合发布的数据集成果之一——高精度锂电池电解液配方分子动力学数据集(简称思朗电解液数据集)。

作为新材料大数据中心系列成果之一,思朗电解液数据集由北京科技大学和思朗科技联合发布,借由长江3D科学计算中心的澎湃算力支持,基于材料专用算力构建了覆盖广泛化学空间的电解液数据库,旨在解决电解液研发中数据缺失的行业痛点,为锂电池技术突破提供全新动能。
核心功能与特色
1. 全面数据资源库
大规模数据覆盖:数据库收录超过10,000组电解液配方的分子动力学模拟数据,分子动力学模拟轨迹总数据量超过100TB,每个配方模拟体系达到10万原子级别,模拟时长25纳秒,确保数据的统计稳定性和物理可靠性。
多样化组分体系:涵盖商用及学术关注的溶剂分子(如碳酸酯类、醚类等)、锂盐(如LiPF6),以及不同锂盐浓度(单位:mol/L)。
宽温域数据:覆盖温度范围从-60°C到90°C。
2. 高精度模拟与性质提取
力场优化与验证:基于实验测量数据对力场参数进行调优和验证,确保模拟精度。
关键物化性质数据库:针对每组模拟轨迹提取密度、粘度、电导率、介电常数等核心性质。
数据库构建方法与质量保证
1. 数据来源与质量控制
数据生产流程:基于文献数据库和行业需求,系统收集并清洗配方清单,避免价格昂贵、罕见和含活性氢的分子。
标准化模板:基于行业标准构建结构化的电解液数据模板,系统描述电解液体系中的核心要素。数据模板满足可设计、可复用、可扩展、机器可读以及人工智能可调用的要求,为后续数据生产与AI应用提供坚实基础。
2. 技术优势
高端算力支撑:依托长江3D科学计算中心材料专用计算算力实现高通量的大规模分子动力学模拟。
目标用户群体与价值
学术研究人员:获取高质量、可复现的数据,支持论文发表和微观机理研究。
电池研发工程师:加速新型电解液配方设计,降低实验成本,提高研发效率。
材料科学家:深入理解电解液性质与微观结构的关联,推动新材料开发。
企业研发部门:通过数据驱动决策,缩短产品开发周期,提升市场竞争力。
思朗电解液数据集将于第九届材料基因工程国际论坛正式发布,欢迎各界同仁莅临现场思朗科技展位参观指导、交流探讨,亲身感受产品的价值。
展望未来,思朗科技将在新材料大数据中心的指引下,不断推出更多赋能材料科学创新的数据集产品,诚邀您持续关注,与我们一道共绘材料科学智能化发展的宏伟蓝图。
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