大数据揭示过渡族金属离子结构相似性 _大数据

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图1. 过渡金属离子在局域环境中的配位偏好（离子的“形状”）
从原子尺度理解化合物“结构-物性”间的构效关系是物质科学领域的基本问题，深入细致地厘清物质微观局域结构的统计特征，有助于人们更好地理解物理、材料、化学等众多学科中的科学问题。当今广泛被人们使用的物质科学基本数据大多都源自上世纪中后期，数值较为陈旧。例如，被物质科学领域广泛使用近半个世纪的离子半径数值，源自上世纪60年代的统计数据，随着近年材料科学数据的不断积累，海量数据也将带给物质科学领域新数值、新认知。
中科院物理所孟胜、刘淼团队与美国劳伦斯伯克利国家实验室的Kristin A. Persson教授合作，系统地分析了3万余个过渡金属氧化物的晶体信息，提炼出过渡族金属离子的配位结构、价态、离子键长、原子磁矩、Jahn-Teller效应导致的局部形变、结构稳定性等物理量的详细信息。该工作表明每种过渡族金属离子都具有各自的“形状”、“尺寸”和“原子磁矩”，从而勾画出固体中每种过渡金属离子的“个性”画像；通过人工智能方法，进一步获取过渡金属离子的结构相似性“模版”，可用于指导新材料设计和稳定性快速评估。
依据上述离子的结构相似性知识，该团队进而借助离子替换扩展了人类已知的化合物空间，生成了6万余个人类未知的新结构，通过对这些结构进行高通量计算，找到了5千个稳定的新化合物（Ehull < 20meV/atom），这些新材料很容易被实验合成，有效地扩展了材料科学的化合物“版图” 。该工作为探索更广阔的无机材料相空间提出了新的思路，所有化合物信息均可在Atomly材料数据库（https://atomly.NET/）中查询。

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图2. 3d TM-O键长与价态、热力学稳定性的关系

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图3. 3d过渡金属离子的原子磁矩与价态和Jahn-Teller效应间的统计结果

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图4. 过渡金属离子的局域结构相似性。深色代表高相似性
WILEY
论文信息：
Persona of Transition Metal Ions in Solids: A Statistical Learning on Local Structures of Transition Metal Oxides
Huaxian Jia, Matthew Horton, Yanan Wang, Shengjie Zhang, Kristin A. Persson*, Sheng Meng*, Miao Liu*
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期刊简介
《先进科学》（Advanced Science）Wiley旗下创刊于2014年的优质开源期刊，发表材料科学、物理化学、生物医药、工程等各领域的创新成果与前沿进展。期刊为致力于最大程度地向公众传播科研成果，所有文章均可免费获取。最新影响因子为17.521，中科院2020年SCI期刊分区材料科学大类Q1区、工程技术大类Q1区。
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【大数据揭示过渡族金属离子结构相似性】