Structural insights and predictive screening of ion transport in Li-rich alloys via neuroevolution potentials
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Fast and efficient lithium-ion transport is crucial for high-performance rechargeable batteries but remains poorly understood in complex alloy anodes due to the coexistence of multiple competing diffusion mechanisms. A key challenge is disentangling how defect type, local coordination, and structural connectivity collectively govern migration barriers, which has so far limited the development of generalizable design rules. Here, we develop neuroevolution potentials (NEPs), a machine-learning framework trained to near-density functional theory (DFT) accuracy, providing both reliability and transferability for large-scale simulations of Li diffusion in Li-In and Li-Sn alloys. Using NEPs, we identify three primary factors controlling Li mobility: the dominant defect carrier (Li vacancy, Li interstitial, or metal vacancy), the connectivity of low-barrier diffusion pathways, and the local atomic environment, with migration distance and charge redistribution as the most critical determinants of diffusion barriers. Li diffusion shows strong structural inheritance across intermetallics, where the crystal backbone dictates long-range connectivity and chemical composition fine-tunes local behavior. The favorable diffusion structural frameworks revealed by NEPs can be extended to other Li-rich intermetallics, enabling predictive screening of fast-diffusing phases. This work establishes a predictive framework for designing next-generation alloy anodes with high ionic conductivity.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Structural insights and predictive screening of ion transport in Li-rich alloys via neuroevolution potentials
- Date Crossref
- 19/02/2026
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Yanshan University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
State Key Laboratory of Metastable Materials Science and Technology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
School of Science State Key Laboratory of Metastable Materials Science & Technology and Hebei Key Laboratory of Microstructural Material Physics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
School of Materials Science and Engineering State Key Laboratory of Metastable Materials Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Yanshan University, State Key Laboratory of Metastable Materials Science and Technology et State Key Laboratory of Metastable Materials Science & Technology and Hebei Key Laboratory of Microstructural Material Physics — School of Science, avec 1 autre affiliation.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.