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受邀参会，测试狗深度分享多尺度计算赋能催化储能前沿研发

来源：时间：2026-08-05 14:02:59 浏览：506次

在大连召开的2026第四届纳米材料与技术大会上，测试狗团队高级计算工程师王婕应邀作题为《多尺度计算在催化储能领域的应用》的主题报告。报告系统阐述了从量子化学、第一性原理到分子动力学、CAE仿真等多尺度模拟方法如何助力电催化剂设计与储能电池性能突破，吸引与会专家和学者的关注。

长期以来，催化与储能材料的研发高度依赖实验“试错法”。催化剂活性位点不明、电解液界面机理不清、锂枝晶生长难以抑制——这些问题导致研发周期长、成本高。本次报告系统性展示了如何利用多尺度模拟计算方法，为科研人员打通从原子尺度到器件尺度的理论链条：

量子化学——算分子的本征性质（前线轨道、静电势），为材料筛选打地基；

第一性原理——算反应物与材料的相互作用（吸附、反应路径、迁移势垒），厘清微观机制；

分子动力学——算材料在动态过程中的结构变化（溶剂化构型、扩散系数），捕捉动态行为；

CAE仿真——算宏观器件的电化学工况（枝晶生长、热失控、应力应变），还原真实场景。

本次报告拆解了5个典型案例

一起走进这场“计算如何赋能催化储能”的精彩分享

案例 1：DFT如何帮26种金属“选秀”？

非贵金属OER催化剂设计

析氧反应（OER）是电解水、CO₂还原、金属-空气电池的核心半反应。贵金属太贵，非贵金属活性又不够？可用DFT给候选金属做“选秀”——以NiFeOOH为基底，整个工作遵循一个清晰的思路：先找活性位点，再建筛选标准。

1.锁定活性位点

对比NiFeOOH的两个关键晶面后发现：（110）面的Fe位点过电位仅0.28V，而（001）面的氧位点高达1.12V。结论很明确——后续所有掺杂计算都围绕（110）面Fe位点展开。

2.用线性关系砍掉1/3计算量

筛选26种金属，每种要算*OH、*O、*OOH三种中间体结合能——工作量巨大。但有一个关键规律：E*OH和E*OOH之间存在极强的线性关系。也就是说，只要算一个E*OH，就能预测E*OOH，计算量直接砍掉三分之一。

3.火山型曲线锁定最优掺杂

催化剂中间体吸附不是越强越好，而是要"平衡"。O结合太强，下一步生成*OOH就难；结合太弱，*OH都吸附不住。7种筛选出的金属全部落在火山顶附近，E*O−E*OH在1.64~1.81 eV之间，过电位均低于0.27V——理论上全部优于纯NiFeOOH。

OER反应路径曲线与火山型活性描述符：7种掺杂金属过电位均低于0.27V

DOI: 10.1021/acsenergylett.4c00442

此外还可结合电子结构分析：态密度与d带中心判断吸附性能，差分电荷密度和原子电荷量化电子转移，COHP定量键强——让研究体系更深入全面。

案例2：界面传质如何“扭转”反应路径？

催化剂表面液固界面AIMD模拟

电催化反应发生在催化剂与电解液的固-液界面上。传统隐式溶剂模型简化了界面细节，看不到水分子和OH⁻的真实作用，而实验测得H₂O₂选择性高达91%——这跟隐式模型的预测完全对不上。

问题出在哪？用显式溶剂模型+从头算分子动力学，追踪OOH中间体在中性和碱性环境下的结构变化，真相浮出水面：

在碱性环境中，OH⁻与*OOH形成氢键，导致C−O键从1.439Å伸长至1.441Å，O−O键从1.509 Å缩短至1.477 Å。这"一伸一缩"直接抑制了O−O键断裂（4e⁻路径的关键步骤），促进了C−O键断裂（2e⁻路径），使反应偏向走2e⁻路径——优先生成H₂O₂。

能垒数据给出铁证：C−O键断裂能垒仅0.29~0.54 eV，O−O键断裂能垒高达0.92 eV，相差0.61 eV。界面传质显著降低了2e⁻路径的难度——这是隐式模型根本看不到的结论。

AIMD模拟：OOH中间体在中性vs.碱性环境下的结构变化与能垒对比

DOI:10.1038/s41467-023-40118-y

案例3：电池电极材料，算什么？

锂离子电池 & 锂硫电池

锂离子电池：吸附与迁移

DFT常用于研究Li⁺在电极材料表面的行为——差分电荷密度看电荷相互作用，晶体轨道看成键特征，CI-NEB方法算迁移能垒。这些数据指导高倍率电极材料的设计。

锂离子在电极材料表面的吸附、差分电荷密度与迁移势垒计算

DOI:10.1039/d0ta11444h

锂硫电池：多硫化物反应路径

锂硫电池理论能量密度极高，但受困于多硫化物穿梭和缓慢转化。以Ti₃C₂O₂-CoS₂复合材料为例，DFT计算发现：改性后的材料对多硫化物锚定能力更强，Li₂S分解能垒显著降低，充电极化随之减小——循环稳定性得到理论支撑。

Ti₃C₂O₂-CoS₂锂硫电池材料反应路径与能垒分析

DOI:10.1007/s40820-022-00941-2

案例4：电解液里，Li⁺传输提速3倍的秘密

C-F-O中间层加速Li⁺传输

电解液是电池的"血液"，溶剂化结构直接决定Li⁺的传输效率。这一案例用分子动力学揭示了C-F-O中间层如何优化电解液环境，也是解决高电流密度下枝晶问题的关键理论支撑。

1

分子层面：静电势与前线轨道

ESP结果显示羟基修饰改变了分子整体电荷分布，调控配位能力；前线轨道计算则证实锂盐阴离子LUMO能级更低、还原活性更强，而碳酸酯和醚类溶剂还原难度更高——这为电解液配方提供了清晰的指导原则。

2

溶剂化结构：从"紧密包裹"到"打开通道"

对比纯电解液和加入C-F-O中间层后的界面：纯电解液中Li-O累积配位数约4，Li⁺被溶剂分子和TFSI⁻紧密包裹；而C-F-O界面处配位数直接降到3以下——中间层打破了原有的紧密包裹，为快速脱溶剂化打开通道。

3

扩散系数：提升约3倍

通过MSD计算Li⁺扩散系数：C-F-O界面电解液中Li⁺扩散系数约3.4×10⁻⁵ cm²/s，是纯电解液（约1.1×10⁻⁵ cm²/s）的3倍。Li⁺传输更快，高电流密度下"供不上"的瓶颈得以缓解，从根本上减少因局部浓度过低导致的枝晶生长。

电解液溶剂化结构对比与Li⁺扩散系数：C-F-O界面提速约3倍

DOI:10.1007/s40820-023-01210-6

案例5：ZnO压电效应如何“按住”锂枝晶？

固态电池锂枝晶抑制CAE仿真

锂枝晶是金属锂电池安全的头号杀手。这次用CAE仿真从宏观角度，清晰揭示了ZnO压电效应对枝晶的抑制作用。

▶没有压电效应：枝晶肆意生长

对照组（PDOL@PVDF-HFP）中，电极表面出现明显的细长状凸起——那就是枝晶。更关键的是，凸起尖端的Li⁺浓度是周围的2.5倍以上，局部浓度极化严重，枝晶越长越快。

▶引入压电效应：枝晶消失，浓度均匀

实验组（PDOL@ZnO/PVDF-HFP）中，Li⁰浓度图看不到任何细长枝晶；Li⁺浓度梯度降低60%以上，界面浓度差异小于15%；驱动力均匀分布，最大差值不足10%。

▶内在机制："排斥-导向"双管齐下

ZnO纳米线在Li沉积挤压时产生局部电场，对带正电的Li⁺形成"排斥-导向"作用——排斥凸起处的高浓度Li⁺避免聚集，引导Li⁺向低浓度凹陷区扩散。从根源上消除枝晶生长的诱因，不需要额外能耗，靠材料自身特性实现。

有/无ZnO压电效应的CAE仿真对比：Li⁰浓度、Li⁺浓度、驱动力分布

DOI:10.1073/pnas.2211059119

展望

AI融合与跨尺度计算开启研发新范式

报告指出，人工智能与多尺度数值仿真正变革催化与储能材料研发模式。借助AI高通量预测，可快速筛选新型催化与电极材料，厘清微观结构与材料性能的构效关系。结合智能算法与电化学仿真，可贯通微观界面反应、介观电极结构到宏观电池工况，搭建从材料设计、工艺调控到电池性能预测的完整研究链条。

未来融合第一性原理、介观模拟与机器学习的跨尺度计算框架，将进一步缩短研发周期，定向开发高效电催化剂与高性能储能电极，为新一代储能与电催化体系创新提供理论指导。

如果您在模拟计算、论文计算支持、

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