报告人：朱博南 教授（北京理工大学宇航学院） 

报告内容：

基于已知晶体结构的第一性原理高通量筛选技术已被广泛用于新材料发现，但对于已有数据的依赖限 制了其在未知化学空间中的预测能力。而晶体结构预测不依赖实验数据，可弥补这一不足。本报告将介绍 第一性原理随机结构搜索 (ab initio random structure searching，即AIRSS) 方法在功能材料等方面的应用。在 针对高容量、低成本的锂电池正极材料的探索中，我们发现在随机结构生成过程中引入固定原子团簇、对 称性以及基于化学知识的原子间最小间距对搜索效率十分重要。我们将该方法用于探索锂离子电极材料， 预测了LiFeSO4F新型异构体、以及具有潜在阴离子氧化还原特性的草酸根材料的研究，以及在Li-Fe-S-O四 元化学空间中寻找稳定的硫氧化物正极材料。通过与实验表征结合，我们对纳米晶体、外延薄膜中的垂直/ 水平异质界面与异常相的结构进行了预测与验证。这些成果显示AIRSS可有效预测特定组分、指定化学空 间中的复杂基态晶体结构。同时，我们将其与数据库构型挖掘、机器学习力场等方法深度结合，实现进一 步提升其搜索效率，确保高通量筛选结果的可靠性，实现新材料的加速研发。

报告人简介：

朱博南，本科、博士毕业于英国剑桥大学，随后加入伦敦大学学院开展博士后研究。现为北京理大学 宇航学院准聘教授，受到国家级青年人才计划支持，承担国家自然科学基金青年项目。长期从事材料物化 性质计算、理论设计、结构预测等研究。在氧化外延薄膜界面调控，新型锂电池材料发现，高通量计算平 台开发等方面取得了多项成果。在ACS Nano、Advanced Functional Materials,、Nature Communications 等学 术期刊发表论文29篇，任 Journal of Open Source Software 编辑、Materials Genome Engineering Advances 青年 编委，担任npj Computational Materials, Journal of American Chemical Society 等期刊审稿人。

主持人：陈默涵 研究员（北京大学应用物理与技术研究中心）

时  间：2025年3月6日（周四）12:00

地  点：北京大学工学院1号楼210会议室