科研动态

学院郑家新团队打造国际水准材料模拟第一性原理计算平台Hylanemos

近期，北京大学新材料学院郑家新课题组与深圳屹艮科技合作，基于高性能Julia语言，成功研发出具有完全自主知识产权的DFT计算软件Hylanemos。该研究实现了从算法到代码的全面自主可控，彻底摆脱对国外软件的依赖，为新材料、新能源等关键领域的底层创新构筑了安全屏障。作为首款达到工程应用级的国产DFT软件，Hylanemos的突破不仅在于技术工具的替代，更标志着我国在计算材料学领域实现了从“跟跑模仿”到“自主创新”的历史性跨...

2025-06-11

学院潘锋教授团队在《先进材料》发表研究成果：通过离子/电子双调控提升锂电池无钴富锂锰基正极材料性能

大力发展以锂离子电池为核心的电动汽车和大规模储能电网，是实现国家碳中和战略的关键。然而，商用层状氧化物正极（如LiCoO₂、NCM/NCA）普遍面临钴成本高昂、容量受限以及高压循环稳定性差等问题。锰（Mn）因其资源丰富、成本低廉且环境友好的特性，被视为理想的替代元素。但无钴富锂锰基正极材料存在动力学性能恶化（表现为容量降低和倍率性能下降）的问题，其根源主要在于：1) 高电压（>4.5 V）下过渡金属（TM）迁移引发的结...

2025-06-06

学院潘豪团队在反铁电薄膜的极化调控与可调谐介电功能设计领域取得新进展

作为支撑信息技术发展的核心基础，高性能电子信息材料是推动数字经济、智能制造、5G通信等产业创新发展和迭代升级的关键。近年来，反铁电材料因其在外场作用下可发生可逆的反铁电-铁电相变、并呈现双滞回极化-电场曲线（P-E回线）的特性而备受关注，这种独特的可逆相变行为使其在非线性电介质、高储能电容器及微型驱动器等领域展现出广阔的应用前景。然而，目前学界对“反铁电-铁电”相变这一核心机制的理解仍不充分，制约了反...

2025-05-30

学院莫凡洋团队AI4S新进展——开发智能柱层析预测模型新方法

近日，新材料学院莫凡洋团队在柱层析分离技术领域取得重要进展。研究团队通过融合自动化实验平台与机器学习算法，成功开发出柱层析分离条件的智能预测模型。作为有机化学实验室最核心的分离纯化技术，柱层析的分离效能依赖于层析柱规格、上样方式、流动相选择等关键参数的优化配置，这些参数的确定通常需要实验人员具备丰富的实践经验。然而，此类经验的积累往往需要长期培养与反复实践，且形成的认知体系与特定实验系统和研究...

2025-05-29

学院潘锋团队运用图论结构化学和拓扑生成AI实现催化活性材料逆向设计新突破

设计具有目标吸附性能催化活性位点的催化材料是异质催化研究的核心科学问题，直接影响能源转化效率、反应选择性与材料可控合成等关键技术的突破。尽管近年来以高通量密度泛函理论（DFT）计算和AI机器学习为基础的正向设计方法已取得显著进展，但在结构复杂、动态演化显著的催化体系中，如何实现从性能反推结构的逆向设计仍面临三大挑战：结构空间维度爆炸、模型可解释性不足以及生成能力受限。图论结构化学作为一种将材料微观结...

2025-05-28

学院潘锋团队在《先进材料》发表研究成果：通过晶格应变调控成功研发高性能富锂锰基锂电池正极材料

锂电池是中国当前重点发展的“新三样”之一，提升其性能是当务之急。富锂锰基材料（LMR）因其超高比容量被视为下一代锂电池正极材料，但其复杂的结构和显著的电化学性能衰减严重制约了实际应用。北京大学深圳研究生院新材料学院潘锋教授团队前期研究发现，两相共存引发的晶格应变是导致结构退化的关键原因（Nature, 2022, 606, 305–312），且这一问题难以通过常规的合成动力学调控手段缓解（Energy Environ. Sci., 2024, 17, 3...

2025-05-23

学院潘锋/杨卢奕团队在高性能全固态锂电池玻璃态电解质研发中取得进展

全固态锂电池是未来高性能储能和动力电池的发展方向，而设计具有优异离子传输、宽电化学窗口和避免锂枝晶生长与电池短路的固态电解质是开发先进全固态电池的关键。固态电解质的锂离子（Li+）传导能力取决于其化学环境和相应的传输路径，理想固态电解质中Li+的传输行为应尽可能的接近并超过液体电解质。聚合物电解质（例如聚环氧乙烷，PEO）中的离子传输性质与液体相似，然而受制于缓慢的链段运动，其离子电导率和迁移数较低。无...

2025-05-20

学院肖荫果团队在长程阳离子无序钠离子电池正极材料研究取得重要进展

近日，新材料学院肖荫果团队在国际知名期刊《Advanced Materials》（IF=27.4）上发表题为“Long-range cation disorder enhances comprehensive performance in Mn-rich layered sodium cathodes”的文章。该工作主要采用中子散射方法系统研究了富锰基层状氧化物过渡金属层内阳离子有序结构的形成机制及其对电化学性能的影响。通过调控制备工艺保留材料中的氧空位，有效抑制了阳离子的长程有序排布，得到的长程阳离子无序正极材...

2025-05-14

AI4S赋能材料计算，学院郑家新团队在机器学习势场与锂金属负极研究中取得重要进展

研究进展：近期，北京大学新材料学院郑家新课题组与深圳屹艮科技合作，开发了耦合电荷的矩张量势（Moment Tensor Potential with Charge, QMTP）模型，并基于该模型实现了对锂金属负极界面上发生的电化学和化学反应的分子尺度动态解析。该研究揭示了锂金属与电解液界面耦合过程的动态机制（特别是电荷转移的关键作用），并提出基于电荷转移动力学调控的界面设计新策略。相关研究成果以“Unraveling charge effects on interface...

2025-05-12

喜讯：学院邹如强团队高磊副研究员荣获2024年度马尔文帕纳科科学奖

近日，北京大学深圳研究生新材料学院院传来喜讯：2024年度的马尔文帕纳科科学奖（Malvern Panalytical Scientific Award）授予新材料学院邹如强教授团队的高磊副研究员，以表彰其以第一作者身份在《Nature Communications》期刊上发表的题为“Boosting lithium ion conductivity of antiperovskite solid electrolyte by potassium ions substitution for cation clusters”的研究工作。该研究系统揭示了钾离子在固态电解质Li2O...

2025-04-23