报告题目：基于化学描述符的钙钛矿新材料设计

报告人：尹万健苏州大学能源学院，能源与材料创新研究院

时间：2021年10月21日（周四）上午10：00

地点：田家炳楼南203平星报告厅

摘要：

描述符是描述复杂现象的简单标度，是新材料设计的有一种有效途径。在本报告中我们将通过两个例子，汇报我们最近通过数据驱动的新研究范式来产生新描述符，从而理论指导实验设计和合成新材料。

近百年来，容忍因子一直作为钙钛矿稳定性的描述符被人们广泛使用。我们采用“高通量计算+专家知识”发现了钙钛矿稳定性的相图，确定了一个新的稳定性描述符，该描述符将钙钛矿稳定性的描述准确度从容忍因子的70%提高到了90% [1]。我们进一步采用“高通量计算+机器学习”的方法，建立稳定性机器学习模型，该模型对稳定性预测准确度达95%以上[2]。

我们以氧化物钙钛矿析氧反应为例，提出利用符号回归机器学习方法，跳过DFT计算，直接建立催化活性与简单材料参数的构效关系，发现了析氧反应的新描述符。并据此进行材料设计，在3000多种材料中选择了13种，指导实验成功合成5种。其中4种新材料的催化活性均高于典型氧化物钙钛矿催化剂BSCF [3]。

我们的研究表明高通量计算与机器学习确实可以是设计新材料的一条有效途径。

Reference:

[1] Q. Sun and W.-J. Yin*, J. Am. Chem. Soc. 139, (2017) 14905.

[2] Z. Li, Q. Xu, Q. Sun. Z. Hou and W.-J. Yin*, Adv. Fun. Mater. 29, (2019) 1807280.

[3] B. Weng#, Z. Song#, R. Zhu, Q. Yan, Q. Sun, C. Grice, Y. Yan,* W.-J. Yin*, Nat. Comm. 11, (2020) 3513.

报告人简介：

尹万健，苏州大学教授，复旦大学学士（2004）、博士（2009）。美国可再生能源国家实验室、托莱多大学博士后和研究助理教授。国家高层次引进青年人才（2015）。主持多项国家自然科学基金项目、江苏省杰出青年科学基金，参与多项国家重点研发计划项目。主要从事计算物理与计算化学研究，在太阳能电池材料，半导体缺陷物理，高通量计算与机器学习设计新材料等方面做出了系列原创性工作。近四年来，以(共同)通讯作者发表了包括Nat. Comm.、J. Am. Chem. Soc.、Adv. Mater.、Angew. Chem. Inter. Ed.、Nano Lett.等在内的论文30多篇。论文被引10000次，其中引用次数超过1000次的论文2篇。受邀在美国材料研究学会(MRS)会议（2014，2015），国际半导体缺陷大会（ICDS 2019）等会议上作邀请报告，获中国材料学会计算材料学青年奖（2021），《Computational Materials Science》杂志Rising Star提名奖（2020），《物理化学学报》高被引论文奖（2018），现任《Journal of Semiconductors》编委。