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固體核磁共振（solid-state Nuclear Magnetic Resonance, ssNMR）技術(shù)憑借其對(duì)局域環(huán)境和動(dòng)態(tài)信息的獨(dú)特敏感性，在電池材料的研究中得到了廣泛應(yīng)用。不過(guò)電池正極材料通常具有順磁性，過(guò)渡金屬離子與被觀測(cè)核存在復(fù)雜的相互作用，可靠的NMR譜峰指認(rèn)非常依賴(lài)密度泛函理論（Density Functional Theory, DFT）計(jì)算。已有理論方法被開(kāi)發(fā)用于計(jì)算正極材料NMR化學(xué)位移，但這些方法僅適用于堿金屬離子擴(kuò)散緩慢的體系，其NMR譜峰與堿金屬離子局域環(huán)境一一對(duì)應(yīng)。而在高倍率電池正極材料中，例如P2型鈉電正極，因堿金屬離子在不同局域位點(diǎn)的快速擴(kuò)散，常溫下往往觀測(cè)到動(dòng)態(tài)NMR譜，其譜峰對(duì)應(yīng)于多個(gè)堿金屬離子局域環(huán)境的動(dòng)態(tài)平均，這進(jìn)一步加大了NMR譜峰的指認(rèn)難度。

近年來(lái)，程俊教授和楊勇教授研究團(tuán)隊(duì)展望了分子動(dòng)力學(xué)（Molecular Dynamics, MD）模擬與NMR在固體電池材料中的聯(lián)合應(yīng)用（Curr. Opin. Electrochem., 2022, 35, 101048.），并通過(guò)聯(lián)用DFT計(jì)算局域位點(diǎn)NMR化學(xué)位移和深度勢(shì)能分子動(dòng)力學(xué)（Deep Potential Molecular Dynamics, DPMD）模擬，首次直接計(jì)算P2型Na_2/3(Mg_1/3Mn_2/3)O₂的動(dòng)態(tài)²³Na化學(xué)位移（Angew. Chemie Int. Ed., 2021, 60, 12547–12553.）。不過(guò)該工作中應(yīng)用優(yōu)化結(jié)構(gòu)（0 K）來(lái)計(jì)算局域位點(diǎn)化學(xué)位移，忽略了熱力學(xué)漲落對(duì)化學(xué)位移的影響，限制了其廣泛應(yīng)用。

針對(duì)以上問(wèn)題，本工作中通過(guò)聯(lián)合DPMD模擬進(jìn)行快速結(jié)構(gòu)采樣，和機(jī)器學(xué)習(xí)方法快速預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)的化學(xué)位移，可在DFT精度下計(jì)算動(dòng)態(tài)NMR化學(xué)位移。具體的，建立了一個(gè)基于DFT數(shù)據(jù)集，結(jié)合原子位置平滑重疊描述符（Smooth Overlap of Atomic Positions, SOAP）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network, NN）的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，名為NN-NMR模型。以P2型Na_2/3(Mg_1/3Mn_2/3)O₂為例驗(yàn)證了該模型，結(jié)果表明NN-NMR模型可以較好的復(fù)現(xiàn)DFT計(jì)算結(jié)果（R² = 0.96）。此外，NN-NMR模型在GPU卡上計(jì)算時(shí)間與DFT方法在CPU核上計(jì)算時(shí)間相比，縮短了幾個(gè)數(shù)量級(jí)。聯(lián)合NN-NMR和DP兩個(gè)模型的高效率和精度，該方法基本消除了P2型Na_2/3(Mg_1/3Mn_2/3)O₂和Na_2/3(Ni_1/3Mn_2/3)O₂動(dòng)態(tài)²³Na化學(xué)位移計(jì)算值的統(tǒng)計(jì)誤差，并與實(shí)驗(yàn)測(cè)量結(jié)果一致。該方法可用于建立高倍率電池正極材料結(jié)構(gòu)，NMR譜，離子傳輸之間的明確關(guān)系，且有潛力推廣到其他的原子核，固態(tài)電解質(zhì)，溶液體系中，作為聯(lián)系實(shí)驗(yàn)NMR譜和微觀動(dòng)態(tài)過(guò)程的橋梁。

論文第一作者為廈門(mén)大學(xué)2018級(jí)博士研究生林敏，該工作得到了美國(guó)國(guó)家強(qiáng)磁場(chǎng)實(shí)驗(yàn)室傅日強(qiáng)教授的支持和幫助。研究工作得到了國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2021YFB2401800），國(guó)家自然科學(xué)基金（21991151、2199115、21935009、21761132030、21861132015、22021001、92161113、91945301）和廈門(mén)市科技計(jì)劃項(xiàng)目（3502Z20203027）的支持。

論文鏈接：https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2022/SC/D2SC01306A

參考資料：https://chem.xmu.edu.cn/info/1274/15004.htm