1301种潜在的（元）稳定化合物数据集

本数据集是由美国南卡罗来纳大学化学与生物化学系的研究团队创建的，包含1301种潜在的（元）稳定化合物。这些化合物是通过高吞吐量筛选得到的，旨在为实验人员发现新型耐用电池材料提供有价值的研究指导。数据集的创建过程涉及单点和双点取代，以及使用48种元素对10种已知WR-钽酸盐原型进行替换，生成大量的化合物空间。数据集的访问地址未在论文中提及。

This dataset was developed by a research team from the Department of Chemistry and Biochemistry at the University of South Carolina, USA. It encompasses 1301 potential (meta-)stable compounds, which were identified through high-throughput screening. The primary purpose of this dataset is to provide valuable research guidance for experimental researchers seeking to discover novel durable battery materials. During the dataset construction, single-point and double-point substitutions were performed, where 48 elements were utilized to replace corresponding atoms on 10 known WR-tantalate prototypes, thus generating a large compound space. No access address for this dataset was provided in the associated paper.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过高通量密度泛函理论（DFT）计算，对10种已知Wadsley-Roth（WR）铌酸盐原型结构进行单点和双点元素替换，筛选出1301种潜在（亚）稳定化合物。替换元素涵盖周期表中48种元素，生成3283种候选化合物，并通过分解焓（∆Hd < 22 meV/atom）阈值评估其稳定性。实验验证部分通过溶胶-凝胶法合成了预测化合物MoWNb24O66，并通过X射线衍射和电化学测试确认其结构与性能。

使用方法

研究者可通过数据集筛选特定氧化态或元素组合的（亚）稳定化合物，优先实验合成∆Hd较低的候选材料。对于电化学应用，可重点关注4×4或3×4块体尺寸的化合物，如OA6+44或OA4+62原型衍生物。实验验证时建议采用溶胶-凝胶等低温合成路线，并通过X射线衍射与电化学测试（如间歇电流中断法）表征材料的结构与锂离子传输性能。数据集还可用于训练机器学习模型，预测未探索的WR相稳定性。

背景与挑战

背景概述

1301种潜在的（元）稳定化合物数据集由南卡罗来纳大学化学与生物化学系的Zachary J. L. Bare等研究人员于2025年创建，旨在解决锂离子电池高容量快速存储材料的设计难题。该数据集通过高通量密度泛函理论（DFT）计算，从3283种候选化合物中筛选出1301种具有潜在（元）稳定性的Wadsley-Roth（WR）铌酸盐材料，其分解焓（ΔHd）低于22 meV/原子。WR铌酸盐因其独特的ReO3-like块状结构和优异的离子扩散性能，被视为高性能锂离子电池负极材料的理想候选。数据集的创建不仅大幅扩展了WR材料的化学空间，还通过实验验证了其中一种新型材料MoWNb24O66的优异电化学性能，为电池材料研究提供了重要指导。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要体现在两方面：在领域问题层面，WR铌酸盐材料的结构-性能关系尚未完全明确，且已知结构不足30种，限制了高性能材料的开发；在构建过程层面，WR相的大晶胞和固有阳离子无序性增加了DFT计算的复杂性，而现有机器学习原子间势（MLIPs）因缺乏对该化学空间的充分表征，难以准确预测材料稳定性。此外，实验验证环节需克服合成路径优化、结构表征精度及电化学性能测试等多重技术壁垒，例如MoWNb24O66的合成需精确控制溶胶-凝胶工艺与高温烧结条件。

常用场景

经典使用场景

1301种潜在的（元）稳定化合物数据集在锂离子电池材料研究中具有重要应用价值。该数据集通过高通量密度泛函理论（DFT）计算筛选出1301种具有潜在稳定性的Wadsley-Roth（WR）铌酸盐化合物，为研究人员提供了丰富的候选材料库。这些化合物在快速锂离子存储和传输方面表现出优异性能，特别适用于高功率密度电池的负极材料研究。

解决学术问题

该数据集解决了WR铌酸盐材料研究中结构-性能关系不明确和已知结构数量有限的关键问题。通过系统分析单一位点和双位点元素取代对稳定性的影响，揭示了块体尺寸、配位偏好和Nb含量对材料稳定性的调控机制。数据集提供的1301种潜在稳定化合物极大拓展了WR材料的研究空间，为新型高性能电池材料的理性设计奠定了基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集指导实验成功合成了MoWNb24O66新型材料，其锂离子扩散系数达到1.0×10−16 m2/s，在5C倍率下实现225±1 mAh/g的比容量，性能优于现有WR基准材料。这一成果验证了计算预测的可靠性，为开发快速充电、长循环寿命的锂离子电池负极材料提供了明确方向，具有直接的产业化应用前景。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，1301种潜在的（元）稳定化合物数据集在锂离子电池材料领域引起了广泛关注。该数据集通过高通量密度泛函理论（DFT）计算，筛选出3283种化合物中的1301种具有潜在稳定性的材料，极大地扩展了Wadsley-Roth (WR) 铌酸盐的研究范围。WR铌酸盐因其独特的开放隧道结构和快速的锂离子扩散路径，被视为高容量、高安全性锂离子电池的理想阳极材料。前沿研究主要集中在通过单点和双点元素替代策略，探索新型WR铌酸盐的结构-性能关系，以及优化其电化学性能。例如，MoWNb24O66的合成与验证表明，其锂扩散速率和倍率性能显著优于现有WR基准材料Nb16W5O55。这一数据集的发布为实验科学家提供了丰富的候选材料，加速了高性能电池材料的发现与开发。

相关研究论文

• Computational screening and experimental validation of promising Wadsley-Roth Niobates

  美国南卡罗来纳大学化学与生物化学系 · 2025年