电极材料的物相预测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及材料模拟技术领域，特别涉及一种电极材料的物相预测方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.物相变化（相变）是指物质系统从一种状态转变为另一种状态的过程。在新能源的电池研发领域，电池充放电的过程中，随着电极材料中离子的嵌入和脱出，会引起电极材料的微观结构的变化，即物相变化。
3.电极材料的物相变化，对电池性能的影响较大，因此对电极材料在充放电过程中的物相变化的研究具有重要的意义。由于电极材料的微观结构尺寸很小，通过实验的方式很难表征物相的具体变化；且实验条件难以控制，使得通过实验对物相变化的预测结果会存在较大的偏差。


技术实现要素：

4.根据本技术的各种实施例，提供一种电极材料的物相预测方法、装置、电子设备及存储介质。
5.第一方面，本技术提供了一种电极材料的物相预测方法，包括：获取电极材料对应的晶胞模型的数据集，数据集包括电极材料的晶胞结构数据和晶胞能量数据；对晶胞结构数据和晶胞能量数据进行拟合运算，得到电极材料的团簇展开模型，团簇展开模型用于表示电极材料的结构与能量的对应关系；基于团簇展开模型对电极材料在充电或放电过程的物相进行预测，得到电极材料在充电或放电过程的物相变化结果。
6.上述方式，基于晶胞模型的晶胞结构数据和晶胞能量数据拟合运算得到团簇展开模型，基于能量与结构的关系，通过团簇展开模型对电极材料的物相变化结果进行预测，实现从微观层面对电极材料物相的预测，从而可以表征电极材料在微观层面的物相具体变化，提高了对电极材料相变预测的精度，对研究电池性能以及电极材料的改性具有重要的指导意义。
7.在第一方面的一种可能的实现方式中，获取电极材料对应的晶胞模型的数据集，包括：基于结构对称性，对晶胞模型的结构进行筛选，得到电极材料的晶胞结构数据。
8.通过上述方式，由于晶胞模型在不同离子浓度下存在数以万计甚至百万种不同的原子分布结构，而由于晶胞模型的结构具备周期性变化的特征，使得不同结构之间往往存在结构重复，因此基于对称性进行结构筛选，减少晶胞模型的结构重复，并保证晶胞模型结构的多样性，从而降低计算量，提高晶胞结构数据所能涵盖的晶胞模型的结构类型。
9.在第一方面的一种可能的实现方式中，获取电极材料对应的晶胞模型的数据集，包括：基于静电势能，对晶胞模型的结构进行筛选，得到电极材料的晶胞结构数据。
10.通过上述方式，不同的晶胞模型可以对应不同的静电势能，可以通过计算晶胞模型的静电势能，对晶胞模型的结构进行筛选，在保证晶胞模型的结构多样性的同时，降低计算量。
11.在第一方面的一种可能的实现方式中，基于结构对称性，对晶胞模型的结构进行筛选，得到电极材料的晶胞结构数据，包括：针对晶胞模型中原子分布的各类结构，筛选存在结构对称性的结构中的一种结构，得到电极材料的晶胞结构数据；其中，结构对称性包括点对称、线对称和面对称中的至少一种。
12.通过上述方式，原子分布位置的不同，使得晶胞模型的结构不同，由于晶胞模型的对称性，使得晶胞模型对应的不同结构之间可能存在对称结构，通过旋转可以作为相同或相似的结构，将相同或相似的结构，保留一种，从而可以保证晶胞模型结构多样性的同时，减少晶胞模型的结构重复，降低计算量。
13.在第一方面的一种可能的实现方式中，针对晶胞模型中原子分布的各类结构，筛选存在结构对称性的结构中的一种结构，得到电极材料的晶胞结构数据，包括：在预设的离子浓度下，针对晶胞模型中原子分布的各类结构，筛选存在结构对称性的结构中的一种结构，得到电极材料的晶胞结构数据。
14.上述方式，不同的离子浓度，对应晶胞模型中不同的原子分布结构，对每一种离子浓度下的晶胞模型的结构进行筛选，提高晶胞结构数据所能涵盖的晶胞模型的结构类型，保证后续计算的精度。
15.在第一方面的一种可能的实现方式中，筛选存在结构对称性的结构中的一种结构，得到电极材料的晶胞结构数据，包括：筛选结构对称性满足预设的对称阈值的结构中的一种结构，得到电极材料的晶胞结构数据。
16.通过上述方式，在晶胞模型的原子数量较多时，原子分布的结构类型也较多，通过设定对称阈值，例如对称性达到80%以上即可认为是相同或相似的结构；从而可以保证晶胞模型结构多样性的同时，降低计算量。
17.在第一方面的一种可能的实现方式中，对晶胞模型的结构进行筛选，得到电极材料的晶胞结构数据，包括：针对晶胞模型中原子分布的各类结构，计算各类结构分别对应的静电势能；筛选出预设数量的静电势能满足势能阈值的晶胞模型的结构，得到电极材料的晶胞结构数据。
18.通过上述方式，基于能量越低，结构越稳定的原则，通过静电势能的计算，筛选出预设数量的能量较低的晶胞模型的结构，作为所需的晶胞结构数据，保证后续计算的准确性的同时，降低计算量。
19.在第一方面的一种可能的实现方式中，获取电极材料对应的晶胞模型的数据集，包括：基于电极材料的晶胞结构数据，计算电极材料的晶胞能量数据。
20.通过上述方式，为了得到晶胞模型综合的晶胞能量数据，可以进一步基于筛选出来的晶胞结构数据，进行晶胞能量数据的计算，作为所需的晶胞能量数据，保证后续模型计算的精度更高，物相预测的结果更加精确。
21.在第一方面的一种可能的实现方式中，基于电极材料的晶胞结构数据，计算电极材料的晶胞能量数据，包括：采用密度泛函理论，计算电极材料的晶胞结构数据，得到电极材料的晶胞能量数据。
22.在第一方面的一种可能的实现方式中，在计算电极材料的晶胞能量数据之后，该方法还包括：基于晶胞能量数据，对电极材料的晶胞结构数据进行评估，得到评估结果；保留评估结果中晶胞结构数据正确的晶胞模型，删除评估结果中晶胞结构数据错误的晶胞模型。
23.通过上述方式，保证最后确定的晶胞结构数据与晶胞能量数据一一对应的同时，基于对应关系确保结构数据的正确性，提高模型计算的准确性以及预测精度。
24.在第一方面的一种可能的实现方式中，在基于电极材料的晶胞结构数据，计算电极材料的晶胞能量数据之前，该方法还包括：响应于修改键长的指令，基于预设的离子浓度下晶胞模型中的原子分布，将晶胞模型中的原子模拟键长调整成为原子标准键长，得到电极材料的晶胞结构数据。
25.通过上述方式，针对不同离子浓度下的晶胞模型中，原子分布架构会发生变化，例如随着原子所处价态的变化，原子对之间的键长随之变化，因此基于结构变化，调整原子对之间的键长，使得晶胞模型的晶胞结构数据更加符合实际应用过程中的结构状态，保证晶胞模型的晶胞结构数据准确性的同时，提高后续模型计算的可靠性。
26.在第一方面的一种可能的实现方式中，对晶胞结构数据和晶胞能量数据进行拟合运算，得到电极材料的团簇展开模型，包括：获取与晶胞结构数据对应的局域结构数据；局域结构数据用于确定与局域结构数据对应的局域能量数据；基于晶胞能量数据和局域能量数据，拟合运算团簇展开模型中各单项式的系数；各单项式与晶胞模型中的各阶团簇的局域结构数据对应；基于各单项式的系数，所述团簇展开模型；其中，局域结构数据为晶胞模型中各阶团簇对应的结构数据，局域能量数据为晶胞模型中各阶团簇对应的能量数据。
27.通过上述方式，基于晶胞结构数据对应的局域结构数据，确定局域能量数据；基于局域能量数据和晶胞能量数据，对团簇展开模型的各单项式系数进行拟合运算，得到团簇展开模型；通过表征晶胞能量数据与局域结构数据对应关系的模型，可以更好的预测电极材料微观层面的物相变化。
28.在第一方面的一种可能的实现方式中，数据集包括测试数据集；在基于团簇展开模型对电极材料在充电或放电过程的物相进行预测之前，该方法还包括：采用团簇展开模型，计算测试数据集中的晶胞结构数据对应的局域结构数据，得到预测能量数据；基于预测能量数据和测试数据集中的晶胞能量数据，评估团簇展开模型的精度；在精度达到预设的精度阈值的情况下，得到团簇展开模型。
29.通过上述方式，对团簇展开模型的测试，提高团簇展开模型的预测精度，提高对电极材料在充放电过程中的物相预测精度。
30.在第一方面的一种可能的实现方式中，在基于预测能量数据和测试数据集中的晶胞能量数据，评估团簇展开模型的精度之后，该方法还包括：在精度未达到预设的精度阈值的情况下，执行基于结构对称性对晶胞模型的结构
进行筛选和/或基于静电势能对晶胞模型的结构进行筛选的步骤以及后续步骤。
31.通过上述方式，当团簇展开模型的预测精度不满足条件下，重新对晶胞结构数据进行筛选，例如增加晶胞结构数据的类型，从而使得团簇展开模型的预测结果更加准确，更加符合实际应用过程中的物相变化结果。
32.在第一方面的一种可能的实现方式中，基于团簇展开模型对电极材料在充电或放电过程的物相进行预测，得到电极材料在充电或放电过程的物相变化结果，包括：采用团簇展开模型，计算待测晶胞模型的各阶团簇的局域结构数据，得到待测晶胞模型对应的目标能量数据；在预设的离子浓度下，基于目标能量数据，对待测晶胞模型的结构类型进行概率采样，得到目标能量数据中最低值对应的待测晶胞模型的目标结构；将待测晶胞模型的目标结构，作为电极材料在充电或放电过程的物相变化结果。
33.通过上述方式，可以扩大处理的模型尺度及物相空间，然后基于能量越低结构越稳定的原则，通过概率抽样，确定能量收敛时对应的晶胞模型的目标结构，并将该目标结构作为预测的物相变化结果；通过团簇展开模型提高物相预测的精度，使得从微观层面表征电极材料在微观层面的物相具体变化成为可能。
34.第二方面，本技术提供了一种电极材料的物相预测装置，包括：获取单元，用于获取电极材料对应的晶胞模型的数据集，数据集包括电极材料的晶胞结构数据和晶胞能量数据；拟合单元，用于对晶胞结构数据和晶胞能量数据进行拟合运算，得到电极材料的团簇展开模型，团簇展开模型用于表示电极材料的结构与能量的对应关系；预测单元，用于基于团簇展开模型对电极材料在充电或放电过程的物相进行预测，得到电极材料在充电或放电过程的物相变化结果。
35.第三方面，本技术提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中任一项所述方法。
36.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法。
37.第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面中任一项所述的方法。
38.可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
附图说明
39.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
40.图1为本技术实施例提供的电极材料物相预测方法的应用场景模拟示意图；图2为本技术实施例提供的电极材料物相预测方法的实现流程示意图；图3为本技术实施例提供的晶胞模型的结构示意图；图4为本技术实施例提供的筛选晶胞模型结构的实现流程示意图；
图5为本技术实施例提供的基于结构数据确定能量数据的实现流程示意图；图6为本技术实施例提供的原子键长的结构示意图；图7为本技术实施例提供的模型拟合运算的实现流程示意图；图8为本技术实施例提供的各阶团簇对应的局域结构示意图；图9为本技术实施例提供的模型精度测试的实现流程示意图；图10为本技术实施例提供的基于模型预测物相的实现流程示意图；图11为本技术实施例提供的物相结构与能量对应关系的示意图；图12为本技术实施例提供的电极材料物相预测装置的结构示意图；图13为本技术实施例提供电子设备的结构示意图。
具体实施方式
41.下面将结合附图对本技术技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本技术的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本技术的保护范围。
42.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本技术；本技术的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
43.在本技术实施例的描述中，技术术语“第一”“第二”等仅用于区别不同对象，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量、特定顺序或主次关系。在本技术实施例的描述中，“多个”的含义是两个以上，除非另有明确具体的限定。
44.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
45.在本技术实施例的描述中，术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如 a 和/或 b，可以表示：单独存在 a，同时存在 a 和 b，单独存在 b 这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
46.目前，新能源电池在充放电过程中，随着电极材料发生的电化学反应，会引起电极材料的物相变化；例如锂电池的电极材料在充放电过程中，发生的锂离子的嵌入与脱出。电极材料在充放电过程中发生怎样的物相结构的变化、产生哪些新的物相结构，以及相应的结构变化使得正极材料的性能发生怎样的改变，将成为电池的电极材料改性的重要研究方向。
47.在相关技术中，将电化学池通过信号线与电化学测试系统连接，进行模拟锂电池的电化学测试，通过电压的变化观察薄膜电极的薄膜颜色变化，从而实现原位观察薄膜电极材料在充放电过程中的状态变化。然而由于电极材料的微观结构的物相变化尺寸很小，仅通过实验中的薄膜颜色变化很难表征微观结构对应的具体物相变化；而且实验过程中难以控制参数指标，例如温度等，导致实验结果也会存在偏差。
48.基于上述问题，本技术实施例提供了一种电极材料的物相预测方法、装置、电子设
备及存储介质，在第一性原理基础上，通过构建团簇展开的结构能量数学模型（后面简称团簇展开模型），从第一性原理角度精确给出正极材料在充放电过程经历的物相变化及精确的相变点，由于可处理的晶胞模型尺度及物相空间扩大，从而提高了物相预测的精度。
49.下面通过实施例介绍电极材料的物相预测方法的具体实现过程。
50.首先，介绍电极材料物相预测方法的应用场景。
51.请参见图1，图1为本技术实施例提供的电极材料物相预测方法的应用场景模拟示意图。如图1所示，以锂电池为例，电池的电极部分可以包括集流体区域、电解液区域以及隔膜；其中，电极材料在电池的充放电过程中，通过电化学反应，发生锂离子的嵌入与脱出，即嵌锂和脱锂的过程；随着电极材料中锂离子浓度的变化，电极材料在微观层面发生物相变化；如图1所示，针对锂电池的充电阶段，锂离子从正极电极材料中脱出，经过电解液，嵌入负极电极材料中；放电过程即与充电相反的过程。在充放电过程中，随着锂离子的嵌入与脱出，导致电极材料中锂离子浓度发生变化，进一步影响电极材料中的过渡金属原子的价态变化，锂离子的分布和过渡金属价态的分布是影响结构变化趋势的主要因素，从而引起电极材料微观层面的物相变化。
52.本技术实施例基于第一性原理计算，采集一定数量具有代表性的离子浓度变化、离子空间位点分布和过渡金属价态分布的晶胞模型，将晶胞模型的结构和能量作为团簇展开模型训练的数据集，并基于测试数据集对团簇展开模型做精度评估，提高团簇展开模型的物相预测精度。
53.下面通过实施例进一步介绍电极材料的物相预测方法的具体实现流程。
54.请参见图2，图2为本技术实施例提供的电极材料的物相预测方法的流程示意图。如图2所示，该方法可以包括以下步骤：s201，获取电极材料对应的晶胞模型的数据集，数据集包括电极材料的晶胞结构数据和晶胞能量数据。
55.在一些实施例中，针对不同的电池类型，采用的电极材料不同。以锂电池为例，采用的电极材料可以包括磷酸铁锂（lifepo4）、磷酸锰铁锂（limnfepo4）或者钴酸锂（licoo2）等；正极材料是锂离子电池中的主要能量来源，负极材料用于存储和释放锂离子；在充电过程中，锂离子从正极材料脱出，向电池负极移动；在放电过程中，锂离子从负极材料脱出，嵌入正极材料中。
56.示例性的，电极材料可以呈晶体结构，由原子或分子周期性排列形成各种结构的晶胞模型。该晶体结构可以基于不同类型的晶胞构成；晶胞为具有结构对称性的最小重复单元，例如图3中的（a）图所示的橄榄石结构的磷酸铁锂（lifepo4）材料对应的最小晶胞结构，该晶胞结构为软件模拟的晶胞示意图，包括4个锂原子（li0至li3）、4个铁原子fe、4个磷原子p以及16个氧原子o；p位于氧原子四面体的内部；其中，该晶胞结构可以为处于满锂的状态，即未发生脱锂的状态。
57.需要说明的是，电极材料中的晶胞模型还可以是其他的类型，例如在如图3中的（a）图所示的最小重复单元的基础上，沿三维坐标轴进行扩展预设倍数的晶胞模型，例如2*2*1或2*1*2的类型，即沿其中两个方向分别扩展两倍的晶胞模型。相应地，每种晶胞模型下还可以对应不同锂离子浓度的结构状态，即部分脱锂或完全脱锂的结构状态，如图3中的（b）图所示，在该晶胞模型的结构下，锂离子浓度为0.5，即脱出两个锂离子（li0和li2）后的
结构状态；另外，在部分脱锂的晶胞模型中，由于脱出的锂离子位置的随机性，从而在不同的锂离子浓度下，可以出现晶胞模型对应的多种结构，例如图3中的（b）图所示，脱出的是li0和li2，脱出的还可以是其他位置处的锂离子（如li1或li3）；针对其他类型的晶胞模型（例如2*2*1或2*1*2的类型），同样从满锂态到完全脱锂态，基于晶胞模型中不同浓度的锂离子以及锂离子所处的不同位置，可以对应存在多种结构。
58.其中，晶胞结构数据可以为上述模拟晶胞模型过程中生成的数据，可以包括在不同锂浓度下每种晶胞模型对应的锂离子位置信息、原子分布信息以及原子对信息等；晶胞能量数据可以基于不同的晶胞结构数据进行计算得到，可以包括原子之间的动能、静电势能以及交换关联能等信息。上述晶胞结构数据和晶胞能量数据可以为一一对应的关系；即在不同锂离子浓度下，基于晶胞模型中不同的原子分布的晶胞结构数据可以对应不同的晶胞能量数据。
59.可以理解的，本技术实施例以锂电池为例进行说明，锂电池的电极材料以橄榄石结构的磷酸铁锂（lifepo4）材料为例进行说明，包括但不限于其他锂电池材料的晶胞模型，针对其他锂电池材料也可以基于模拟获取各类晶胞模型以及在不同锂浓度下的晶胞模型对应的晶胞结构数据和晶胞能量数据。
60.s202，对晶胞结构数据和晶胞能量数据进行拟合运算，得到电极材料的团簇展开模型，团簇展开模型用于表示电极材料的结构与能量的对应关系。
61.在一些实施例中，电子设备通过模拟不同类型的晶胞模型的结构，以及各类晶胞模型对应在不同锂浓度下的晶胞结构数据，并基于该晶胞结构数据对应的晶胞能量数据，进行拟合运算，得到团簇展开模型。
62.示例性的，该团簇展开模型可以为多项式的函数模型，每个单项式可以对应该晶胞模型对应的团簇结构的局域结构数据；晶胞模型的结构可以包括整体架构的原子分布的晶胞结构，还可以包括各阶团簇的局域结构；其中，团簇的局域结构可以为晶胞模型中原子或离子通过物理或化学结合力组成的相对稳定的微观或亚微观聚集体（或原子对），其物理和化学性质随所含的原子数目而变化，即不同阶数的团簇对应不同的性能。
63.可以理解的，将结构数据（可以包括三维的立体结构数据）作为横坐标上对应的位点，将与之对应的能量数据作为纵坐标上的位点，从而可以基于两者的一一对应关系，进行拟合运算，得到该团簇展开模型。
64.s203，基于团簇展开模型对电极材料在充电或放电过程的物相进行预测，得到电极材料在充电或放电过程的物相变化结果。
65.在一些实施例中，在得到团簇展开模型后，将团簇展开模型应用于对新的晶胞模型进行能量计算，即将新的其他各种类型的晶胞模型对应的晶胞结构数据输入该团簇展开模型中，得到各自对应的晶胞能量数据；基于能量越低结构越稳定的原则，从多个晶胞能量数据中确定，在不同锂浓度下，能量数据收敛时对应的目标结构，该目标结构对应的晶胞结构数据可以包括不同锂浓度下原子分布数据或者团簇的局域结构对应的局域结构数据。
66.示例性的，在确定不同锂浓度下的晶胞结构数据后，可以对应在电极材料的充电或放电过程中，随着锂离子的脱出和嵌入而发生的锂离子浓度的改变，基于上述确定的晶胞结构数据，可以推测充电或放电过程中电极材料中存在的物相变化结果，即在电化学反应过程中，从一个锂离子浓度到下一个锂离子浓度，电极材料发生的物相变化，以及发生相
变的临界点等。
67.通过本技术实施例，基于电极材料的晶胞结构数据和晶胞能量数据拟合运算得到团簇展开模型，并通过团簇展开模型对电极材料的物相变化结果进行预测，实现从微观层面对电极材料物相的预测，从而可以表征电极材料在微观层面的物相具体变化，对研究电池性能以及材料改性具有重要的指导意义。
68.下面通过实施例进一步介绍获取晶胞模型的数据集的具体生成过程。
69.在一些实施例中，如图4所示的筛选晶胞模型结构的实现流程示意图，获取电极材料对应的晶胞模型的数据集，包括：s401，基于结构对称性，对晶胞模型的结构的进行筛选，得到电极材料的晶胞结构数据。
70.示例性的，存在结构对称性的可以认为是相同或相似的结构，通过不同方式的旋转即可得到对称结构的类型。如图3所示，由于电极材料对应的最小重复单元的晶胞模型本身存在对称性，基于最小重复单元扩展的其他类型的晶胞模型，在从满锂态到完全脱锂的反应过程中，锂离子或其他原子的分布位置存在多种可能性，因此同一类型的晶胞结构在同一锂浓度下，可能存在多种结构；在这些多种结构中，不同结构之间可能存在对称性的结构，为降低电子设备的计算量，减少重复计算，基于结构对称性，对各个锂离子浓度下的晶胞模型的结构进行筛选，仅保留对称结构中的一种结构。
71.示例性的，如图3所示的晶胞结构，当从满锂态到脱出一个锂离子时，脱出的锂离子，可以是四个锂中的任一个位置处的锂离子，从而可以产生四种结构，该四种结构中如果存在满足结构对称性的结构，则只保留其中一种结构作为晶胞结构数据；相应地，在对该晶胞扩胞后，对应li离子的位置更多，脱出不同数量的锂离子时，可以对应多种位置处的锂脱出，因此存在多种结构，基于结构对称性，可以保留一种结构对应的晶胞结构数据。
72.需要说明的是，基于结构对称性的筛选，可以为在同一类型的晶胞模型，对应在相同的锂离子浓度下，所有可能存在的结构中的两两结构进行对比，确定是否存在结构对称性，若两个或多个结构之间存在结构对称性，则只保留其中的一种结构。
73.在一些实施例中，获取电极材料对应的晶胞模型的数据集，还包括：s402，基于静电势能，对晶胞模型的结构进行筛选，得到电极材料的晶胞结构数据。
74.示例性的，本技术还可以通过计算晶胞模型在不同锂浓度下的静电势能，进行晶胞结构数据的筛选。存在结构对称性的可以认为是相同或相似的结构，从而存在结构对称性的晶胞结构对应的静电势能也可能相同，可以基于相同的静电势能进行结构数据的筛选，保留静电势能相同的结构中的一种结构类型；或者，基于能量越低结构越稳定的原则，筛选出静电势能处于较低状态的晶胞结构数据。
75.需要说明的是，静电势能的计算可以是在基于结构对称性筛选后，进一步执行的筛选操作。例如基于结构对称性筛选出的结构类型较多（即结构对称性较低），为了控制计算运力，使得晶胞结构数据的类型数量保持计算系统可以支持的范围，可以对经过结构对称性筛选出的结构，使用点电荷模型代替晶胞模型的结构，计算静电势能；基于静电势能在这些结构数据中筛选出满足计算数量的结构数据。在另一种可能的实现方式中，也可以先进行静电势能的计算，然后选出一定数量的静电势能处于较低位的晶胞结构数据，再对筛
选出的这些晶胞结构数据进行结构对称性的判断，进一步筛选出存在结构对称的晶胞结构数据。
76.在一些实施例中，基于结构对称性，对晶胞模型的结构进行筛选，得到电极材料的晶胞结构数据，包括：针对晶胞模型中原子分布的各类结构，筛选存在结构对称性的结构中的一种结构，得到电极材料的晶胞结构数据；其中，结构对称性包括点对称、线对称和面对称中的至少一种。
77.示例性的，由于在电极材料进行电化学反应过程中，随着锂离子的脱出与嵌入，改变电极材料中的锂离子浓度；针对相同的锂离子浓度，同一类型的晶胞模型中可以包括不同价态的原子，从而基于不同的原子分布，存在多种结构；不同类型的晶胞模型可以包括不同数量或价态的原子，从而基于不同的原子分布，存在多种结构。存在结构对称性的可能为两个或多个结构；为了降低晶胞结构数据的重复性，筛选出存在结构对称性的每一组结构中的一个，得到多组对应筛选出的晶胞结构数据，在保证结构类型比较全面的同时，提高模型的计算效率。
78.在一些实施例中，针对晶胞模型中原子分布的各类结构，筛选存在结构对称性的结构中的一种结构，得到电极材料的晶胞结构数据，包括：在预设的离子浓度下，针对晶胞模型中原子分布的各类结构，筛选存在结构对称性的结构中的一种结构，得到电极材料的晶胞结构数据。
79.示例性的，在电极材料进行电化学反应过程中，随着锂离子的脱出与嵌入，电极材料中的各类晶胞模型的锂离子浓度发生改变。此处的晶胞模型中原子分布的各类结构，可以包括该类型晶胞模型在任意一种预设的锂离子浓度下的各种结构；并针对该晶胞模型在各种不同锂离子浓度下的各种结构进行筛选。上述原子分布可以包括相同锂离子浓度下的，不同锂分布和过渡金属的分布（例如铁原子的分布）；还可以包括不同锂离子浓度下的，不同锂分布和过渡金属的分布。
80.需要说明的是，满足结构对称性可以是点对称、线对称或面对称中的至少一种，可以是两个结构之间满足至少一种类型的对称性，还可以是多个结构之间存在相同或不同类型的对称性；例如结构a与结构b存在点对称，而结构a与结构c存在线对称或面对称，那将从结构a、结构b和结构c中筛选出一种结构数据。
81.在一些实施例中，筛选存在结构对称性的结构中的一种结构，得到电极材料的晶胞结构数据，包括：筛选结构对称性满足预设的对称阈值的结构中的一种结构，得到电极材料的晶胞结构数据。
82.示例性的，当晶胞模型中的原子数量较多时，基于原子的分布，可能存在很多不同的结构，为了降低系统算力，可以设定对称阈值，例如将对称阈值设置为80%，在两个或多个结构之间的对称性达到80%或以上，则可以确定为存在结构对称性，筛选其中的一种结构的晶胞结构数据。
83.在一些实施例中，对晶胞模型的结构进行筛选，得到电极材料的晶胞结构数据，包括：针对晶胞模型中原子分布的各类结构，计算各类结构分别对应的静电势能；筛选
出预设数量的静电势能满足势能阈值的晶胞模型的结构，得到电极材料的晶胞结构数据。
84.示例性的，在计算静电势能时，可以基于不同晶胞模型中不同的原子分布进行计算，从而得到不同原子分布的各类结构对应的静电势能。然后将计算出的各类结构的静电势能从低到高进行排序，选取排在前面的能量较低的预设数量的晶胞模型的结构，获取该筛选出的结构的晶胞结构数据；相应地，上述势能阈值可以基于晶胞模型的数量而确定，例如筛选出静电势能排在前二百个的晶胞模型，第二百个的晶胞模型对应的静电势能则可以设定为势能阈值，基于势能阈值，筛选出静电势能在势能阈值以下的晶胞模型的晶胞结构数据。
85.可以理解的，在进行结构对称性的筛选后，如果筛选出的结构数据的数量依然比较多，可以进一步采用基于静电势能的计算，进行再次筛选，得到满足预设数量且低静电势能的晶胞结构数据，例如可以将所需的晶胞结构数据的数量筛选至100~200的数量范围内。
86.在一些实施例中，如图5所示的基于结构数据确定能量数据的实现流程示意图，获取电极材料对应的晶胞模型的数据集，包括：s501，基于电极材料的晶胞结构数据，计算电极材料的晶胞能量数据。
87.示例性的，上述进行静电势能的计算仅仅是对晶胞模型的结构数据的筛选，基于第一性原理，通过晶胞结构数据，对晶胞模型对应的晶胞能量数据进行计算，得到与所有晶胞结构数据一一对应的能量数据。
88.在一些实施例中，基于电极材料的晶胞结构数据，计算电极材料的晶胞能量数据，包括：采用密度泛函理论，计算电极材料的晶胞结构数据，得到电极材料的晶胞能量数据。
89.示例性的，密度泛函理论（density functional theory，dft）用于计算原子或分子的电子结构，用于表征结构能量与电子密度的关系。将晶胞模型的晶胞结构数据输入到dft中，通过dft的计算，得到晶胞结构数据对应的晶胞能量数据。
90.在一些实施例中，在计算电极材料的晶胞能量数据之后，该方法还包括：s502，基于晶胞能量数据，对晶胞模型的晶胞结构数据进行评估，得到评估结果。
91.s503，保留评估结果中晶胞结构数据正确的晶胞模型，删除评估结果中晶胞结构数据错误的晶胞模型。
92.示例性的，在基于上述dft计算得到晶胞能量数据后，输出的晶胞能量数据可能与晶胞结构数据不对应，例如在图3所示的晶胞模型中，锂离子浓度由满锂态到0.5时，脱出两个锂离子，对应的过渡金属相应的也变为一半为三价铁离子（即两个三价铁离子），一半为二价铁离子（即两个二价铁离子），而如果计算的晶胞能量数据的结果中对应输出了三个三价铁离子，一个二价铁离子，则说明晶胞结构数据中存在错误，进而将该晶胞模型删除，将该晶胞模型的晶胞结构数据删除，保证数据集的可靠性。
93.在一些实施例中，在基于电极材料的晶胞结构数据，计算电极材料的晶胞能量数据之前，该方法还包括：响应于修改键长的指令，基于预设的离子浓度下晶胞模型中的原子分布，将晶胞模型中的原子模拟键长调整成为原子标准键长，得到电极材料的晶胞结构数据。
94.示例性的，由于晶胞模型在电化学反应过程中，产生的微观结构的变化会影响到
能量的变化，因此为了得到更加精确的晶胞能量数据，还需要对晶胞模型中的原子模拟键长进行调整。
95.示例性的，晶胞模型的结构是通过模拟软件生成的，因此随着锂离子浓度的改变，其模拟的晶胞模型除了在原子分布发生改变以外，其他微观结构不会如实际的电化学反应过程的结构变化而随之变化；例如随着电化学的反应，锂离子浓度发生改变，晶胞模型中的原子数量以及原子分布均发生改变，进而原子的价态也发生变化，使得原子之间的键长也会发生变化；因此为了使得晶胞能量数据计算的准确度更高，后续模型计算的精确度也更高，需要将晶胞模型中原子之间的模拟键长，调整为标准键长（即实际的发生电化学反应后，晶胞模型中锂离子浓度发生改变后的键长），基于调整后的符合实际反应过程的晶胞结构数据进行计算，得到相应准确度更高的晶胞能量数据。
96.如图6所示，随着锂离子的嵌入与脱出，过渡金属对应的价态发生改变，其对应的原子对之间的键长也发生改变，如图6中的（a）图所示的过渡金属铁对应的八面体结构，在过渡金属铁处于二价和三价时分别对应的键长不同，如图6中的（b）图所示，铁原子与氧原子之间的化学键，随着铁原子价态的改变，该化学键的键长也会发生改变，该过渡金属的八面体结构也会发生改变，因此需要进一步调整晶胞模型中的键长结构。
97.需要说明的是，修改键长的指令，可以是电子设备接收到用户输入的指令，例如在模拟软件的显示界面，直接接收用户通过点击或拖拽输入的改变键长的指令，也可以是接收基于选中的化学键输入的原子标准键长的数据，对被选中的化学键的原子模拟键长进行调整；指令的形式包括但不限于上述形式。
98.下面继续介绍对晶胞结构数据和晶胞能量数据进行拟合运算的具体实现过程。
99.在一些实施例中，如图7所示的模型拟合运算的实现流程示意图，对晶胞结构数据和晶胞能量数据进行拟合运算，得到电极材料的团簇展开模型，包括：s701，获取与晶胞结构数据对应的局域结构数据；局域结构数据用于确定与局域结构数据对应的局域能量数据。
100.s702，基于晶胞能量数据和局域能量数据，拟合运算团簇展开模型中各单项式的系数；各单项式与晶胞模型中的各阶团簇的局域结构数据对应。
101.s703，基于各单项式的系数，生成团簇展开模型。
102.示例性的，局域结构数据为晶胞模型中各阶团簇对应的结构数据，局域能量数据为晶胞模型中各阶团簇对应的能量数据。在对晶胞结构数据和晶胞能量数据进行拟合的过程中，可以基于已知的团簇结构的局域能量数据与数据集中的晶胞能量数据进行拟合运算。其中，团簇结构可以包括如图8中所示的各阶的团簇结构（即各阶的原子团簇），其中在二阶以上包括二阶的团簇结构可以存在多用，每种团簇结构对应能量已知。该不同阶的团簇结构对应不同的团簇半径和能量。基于晶胞模型的晶胞结构数据，可以确定出晶胞结构数据对应包括的团簇结构类型及数量，即晶胞模型中的局域结构数据的类型和数量，从而基于已知的团簇结构的能量，确定出晶胞模型中局域结构数据对应局域能量数据。
103.示例性的，团簇展开模型可以为多项式函数，表示形式可以如下：其中，e为数据集中的晶胞能量数据，至为各单项式的系数（在拟合运算过程
中未知），至为基于晶胞模型的局域结构数据得到局域能量数据；基于局域结构数据对应的团簇结构的类型和数量，以及团簇结构的能量，可以确定出局域能量数据。
104.相应地，在数据集中，选择n组晶胞结构数据和晶胞能量数据，基于晶胞结构数据中对应的各阶团簇结构的类型和数量，确定出晶胞模型的各阶的局域结构数据，将各阶的局域结构数据对应的局域能量数据和相应的晶胞能量数据带入上述多项式中，形成多元方程组，例如列出n个或n+1个方程组，即可计算得到各单项式的系数至；从而基于各单项式的系数生成团簇展开模型的多项式函数。
105.示例性的，晶胞模型中包含的团簇结构的阶数可以基于晶胞模型的具体晶胞结构数据确定，图8仅示例性说明各阶团簇结构的类型，晶胞模型中可以包括的团簇结构的阶数包括但不限于图8中所示的阶数，例如还可以包括5阶的团簇结构，即由五个原子构成的团簇结构。
106.需要说明的是，在确定晶胞结构数据对应的局域结构数据时，可以针对各阶的团簇结构设置相应的团簇半径（例如针对不同的阶数设置的团簇半径为0.6-1纳米，随着阶数的增加，团簇半径变大），通过该团簇半径筛选晶胞结构数据中的团簇结构的类型和数量，小于或等于团簇半径的参与模型的计算，大于团簇半径的则不参与计算；即原子到团簇的中心或重心的距离小于或等于相应阶数的团簇半径，则纳入计算，大于的则不计算。
107.在一些实施例中，数据集包括测试数据集；如图9所示的模型精度测试的实现流程示意图，在基于团簇展开模型对电极材料在充电或放电过程的物相进行预测之前，该方法还包括：s901，采用团簇展开模型，计算测试数据集中的晶胞结构数据对应的局域结构数据，得到预测能量数据。
108.s902，基于预测能量数据和测试数据集中的晶胞能量数据，评估团簇展开模型的精度。
109.s903，在精度达到预设的精度阈值的情况下，得到团簇展开模型。
110.示例性的，数据集中还可以包括用于测试团簇展开模型精度的测试数据集，该测试数据集中包括用于测试的晶胞结构数据和晶胞能量数据，且两者一一对应。在将晶胞结构数据输入团簇展开模型之前，对测试数据集中的晶胞结构数据对应的局域结构数据进行确定，即包括哪些团簇结构；然后确定局域结构数据对应局域能量数据，将确定的局域能量数据输入上述团簇展开模型的等号右侧的多项式中，计算得到该团簇展开模型输出的预测能量数据。
111.基于该预测能量数据与测试数据集中的晶胞能量数据，对团簇展开模型的精度进行评估，例如基于预测能量数据与晶胞能量数据的均方根误差进行预测精度的评估，在均方根误差满足精度阈值，则确定团簇展开模型的精度达到要求，得到最终的团簇展开模型。
112.在一些实施例中，在基于预测能量数据和测试数据集中的晶胞能量数据，评估团簇展开模型的精度之后，该方法还包括：s904，在未达到预设的精度阈值的情况下，执行基于结构对称性对晶胞模型的结构进行筛选和/或基于静电势能对晶胞模型的结构进行筛选的步骤以及后续步骤。
113.示例性的，在团簇展开模型的精度未达到精度阈值的要求，则需要重新获取晶胞模型的晶胞结构数据和晶胞能量数据，即通过结构对称性的筛选，增加一定数量的晶胞结
构数据，或者基于静电势能的计算增加一定数量的晶胞结构数据。再次基于增加一定数量后晶胞结构数据和晶胞能量数据进行拟合运算，得到新的团簇展开模型，并基于与上述相同的实现原理，对新的团簇展开模型进行精度的评估，直到团簇展开模型的精度达到预设的精度阈值的要求。
114.下面继续介绍通过对电极材料预测物相的具体实现过程。
115.在一些实施例中，如图10所示的基于模型预测物相的实现流程示意图，基于团簇展开模型对电极材料在充电或放电过程的物相进行预测，得到电极材料在充电或放电过程的物相变化结果，包括：s1001，采用团簇展开模型，计算待测晶胞模型的各阶团簇的局域结构数据，得到待测晶胞模型对应的目标能量数据。
116.s1002，在预设的离子浓度下，基于目标能量数据，对待测晶胞模型的结构类型进行概率采样，得到目标能量数据中最低值对应的待测晶胞模型的目标结构。s1003，将待测晶胞模型的目标结构，作为电极材料在充电或放电过程的物相变化结果。
117.示例性的，在得到最终的团簇展开模型后，可以扩大晶胞模型的结构（即扩大晶胞模型中的原子数量），基于扩大的晶胞模型（待测晶胞模型）对应的晶胞结构数据，确定该晶胞模型的局域结构数据，基于局域结构数据确定局域能量数据；将该局域能量数据输入该团簇展开模型，得到目标能量数据。由于在不同的锂浓度下，基于锂分布与过渡金属的分布，会存在大量的结构数据，因此基于蒙特卡洛方法对各个晶胞结构数据进行概率采样，直到在各个锂离子浓度下输出的目标能量收敛；基于能量最低原则，统计晶胞能量数据最低对应的晶胞模型的目标结构，即在预设的锂离子浓度下，能量越低，结构越稳定，以及出现的概率越多的晶胞模型的结构。基于该目标结构确定电极材料在充电或放电过程的物相变化结果。
118.如图11所示的不同锂离子浓度下的物相结构对应的能量分布图，对应在不同的温度下（例如300k和900k），可以基于预测的晶胞能量数据，确定对应浓度下的物相变化结果；即在充电或放电过程中，随着锂离子的脱出与嵌入，确定在不同锂离子浓度下的物相变化结果，例如从浓度0.2到浓度0.4的变化过程中，随着锂离子的嵌入，通过对比浓度0.2和浓度0.4下晶胞模型的最稳定结构（即上述目标结构），即可确定放电过程的物相变化结果，即通过得到不同预设的离子浓度下的能量最低的目标结构，以此作为电极材料在充电或放电过程的物相变化结果。
119.通过本技术实施例，基于晶胞模型的晶胞结构数据和晶胞能量数据拟合运算得到团簇展开模型，并通过团簇展开模型对电极材料的物相变化结果进行预测，实现从微观层面对电极材料物相的预测，从而可以表征电极材料在微观层面的物相具体变化，对研究电池性能以及电极材料的改性具有重要的指导意义；例如对电极材料中离子掺杂、导电层的包覆、表面处理方式以及电解液中添加剂的加入等改性处理均具有很强的指导意义。
120.应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
121.对应于上文实施例提供的电极材料的物相预测方法，图7示出了本技术实施例提
供的电极材料的物相预测装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本技术实施例相关的部分。
122.参照图12，该电极材料的物相预测装置包括：获取单元121，用于获取电极材料对应的晶胞模型的数据集，数据集包括电极材料的晶胞结构数据和晶胞能量数据；拟合单元122，用于对晶胞结构数据和晶胞能量数据进行拟合运算，得到电极材料的团簇展开模型，团簇展开模型用于表示电极材料的结构与能量的对应关系；预测单元123，用于基于团簇展开模型对电极材料在充电或放电过程的物相进行预测，得到电极材料在充电或放电过程的物相变化结果。
123.在一种可能的实现方式中，获取单元121，还用于基于结构对称性，对晶胞模型的结构进行筛选，得到电极材料的晶胞结构数据。
124.在一种可能的实现方式中，获取单元121，还用于基于静电势能，对晶胞模型的结构进行筛选，得到电极材料的晶胞结构数据。
125.在一种可能的实现方式中，获取单元121，还用于针对晶胞模型中原子分布的各类结构，筛选存在结构对称性的结构中的一种结构，得到电极材料的晶胞结构数据；其中，结构对称性包括点对称、线对称和面对称中的至少一种。
126.在一种可能的实现方式中，获取单元121，还用于在预设的离子浓度下，针对晶胞模型中原子分布的各类结构，筛选存在结构对称性的结构中的一种结构，得到电极材料的晶胞结构数据。
127.在一种可能的实现方式中，获取单元121，还用于筛选结构对称性满足预设的对称阈值的结构中的一种结构，得到电极材料的晶胞结构数据。
128.在一种可能的实现方式中，获取单元121，还用于针对晶胞模型中原子分布的各类结构，计算各类结构分别对应的静电势能；筛选出预设数量的静电势能满足势能阈值的晶胞模型的结构，得到电极材料的晶胞结构数据。
129.在一种可能的实现方式中，获取单元121，还用于基于电极材料的晶胞结构数据，计算电极材料的晶胞能量数据。
130.在一种可能的实现方式中，获取单元121，还用于采用密度泛函理论，计算电极材料的晶胞结构数据，得到电极材料的晶胞能量数据。
131.在一种可能的实现方式中，获取单元121，还用于基于晶胞能量数据，对电极材料的晶胞结构数据进行评估，得到评估结果；保留评估结果中晶胞结构数据正确的晶胞模型，删除评估结果中晶胞结构数据错误的晶胞模型。
132.在一种可能的实现方式中，获取单元121，还用于响应于修改键长的指令，基于预设的离子浓度下晶胞模型中的原子分布，将晶胞模型中的原子模拟键长调整成为原子标准键长，得到电极材料的晶胞结构数据。
133.在一种可能的实现方式中，拟合单元122，还用于获取与晶胞结构数据对应的局域结构数据；局域结构数据用于确定与局域结构数据对应的局域能量数据；基于晶胞能量数据和局域能量数据，拟合运算团簇展开模型中各单项式的系数；各单项式与晶胞模型中的各阶团簇的局域结构数据对应；基于各单项式的系数，所述团簇展开模型；其中，局域结构数据为晶胞模型中各阶团簇对应的结构数据，局域能量数据为晶胞模型中各阶团簇对应的
能量数据。
134.在一种可能的实现方式中，数据集包括测试数据集；拟合单元122，还用于采用团簇展开模型，计算测试数据集中的晶胞结构数据对应的局域结构数据，得到预测能量数据；基于预测能量数据和测试数据集中的晶胞能量数据，评估团簇展开模型的精度；在精度达到预设的精度阈值的情况下，得到团簇展开模型。
135.在一种可能的实现方式中，拟合单元122，还用于在精度未达到预设的精度阈值的情况下，执行基于结构对称性对晶胞模型的结构进行筛选和/或基于静电势能对晶胞模型的结构进行筛选的步骤以及后续步骤。
136.在一种可能的实现方式中，预测单元123，还用于采用团簇展开模型，计算待测晶胞模型的各阶团簇的局域结构数据，得到待测晶胞模型对应的目标能量数据；在预设的离子浓度下，基于目标能量数据，对待测晶胞模型的结构类型进行概率采样，得到目标能量数据中最低值对应的待测晶胞模型的目标结构；将待测晶胞模型的目标结构，作为电极材料在充电或放电过程的物相变化结果。
137.通过本技术实施例，基于晶胞模型的结构数据和能量数据拟合运算得到团簇展开模型，并通过团簇展开模型对电极材料的物相变化结果进行预测，实现从微观层面对电极材料物相的预测，从而可以表征电极材料在微观层面的物相具体变化，对研究电池性能具有重要的指导意义。
138.图13示出了电子设备13的硬件结构示意图。
139.如图13所示，该实施例的电子设备13包括：至少一个处理器130（图13中仅示出一个）、存储器131，所述存储器131中存储有可在所述处理器130上运行的计算机程序132。所述处理器130执行所述计算机程序132时实现上述方法实施例中的步骤，例如图2所示的s201至s203。或者，所述处理器130执行所述计算机程序132时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。
140.可以理解的是，本技术实施例示意的结构并不构成对电子设备13的具体限定。在本技术另一些实施例中，电子设备13可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。
141.该电子设备13可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该电子设备13可包括，但不仅限于，处理器130、存储器131。本领域技术人员可以理解，图13仅仅是电子设备13的示例，并不构成对电子设备13的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如该服务器还可以包括输入发送设备、网络接入设备、总线等。
142.上述处理器130可以是中央处理单元（central processing unit，cpu），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（digital signal processor，dsp）、专用集成电路（application specific integrated circuit，asic）、现成可编程门阵列 （field-programmable gate array，fpga）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
143.处理器130中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。在一些实施例中，处理器
130中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器130刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器130需要再次使用该指令或数据，可从所述存储器中直接调用。避免了重复存取，减少了处理器130的等待时间，因而提高了系统的效率。
144.上述存储器131在一些实施例中可以是所述电子设备13的内部存储单元，例如电子设备13的硬盘或内存。该存储器131也可以是所述电子设备13的外部存储设备，例如该电子设备13上配备的插接式硬盘，智能存储卡（smart media card，smc），安全数字（secure digital，sd）卡，闪存卡（flash card）等。进一步地，该存储器131还可以既包括该电子设备13的内部存储单元也包括外部存储设备。该存储器131用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(bootloader)、数据以及其他程序等，例如计算机程序的程序代码等。该存储器131还可以用于暂时地存储已经发送或者将要发送的数据。
145.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
146.需要说明的是，上述电子设备的结构仅示例性说明，基于不同的应用场景，还可以包括其他实体结构，在此不对电子设备的实体结构进行限定。
147.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
148.本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
149.本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在服务器上运行时，使得服务器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
150.所集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（read-only memory，rom）、随机存取存储器（random access memory，ram）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
151.上述本技术实施例提供的算法开发平台、电子设备、计算机存储介质、计算机程序产品均用于执行上文所提供的方法，因此，其所能达到的有益效果可参考上文所提供的方法对应的有益效果，在此不再赘述。
152.应理解，上述只是为了帮助本领域技术人员更好地理解本技术实施例，而非要限制本技术实施例的范围。本领域技术人员根据所给出的上述示例，显然可以进行各种等价的修改或变化，例如，上述检测方法的各个实施例中某些步骤可以是不必须的，或者可以新加入某些步骤等。或者上述任意两种或者任意多种实施例的组合。这样的修改、变化或者组合后的方案也落入本技术实施例的范围内。
153.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例
中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。应理解，上述只是为了帮助本领域技术人员更好地理解本技术实施例，而非要限制本技术实施例的范围。本领域技术人员根据所给出的上述示例，显然可以进行各种等价的修改或变化，例如，上述检测方法的各个实施例中某些步骤可以是不必须的，或者可以新加入某些步骤等。或者上述任意两种或者任意多种实施例的组合。这样的修改、变化或者组合后的方案也落入本技术实施例的范围内。
154.还应理解，本技术实施例中的方式、情况、类别以及实施例的划分仅是为了描述的方便，不应构成特别的限定，各种方式、类别、情况以及实施例中的特征在不矛盾的情况下可以相结合。
155.还应理解，在本技术的各个实施例中，如果没有特殊说明以及逻辑冲突，不同的实施例之间的术语和/或描述具有一致性、且可以相互引用，不同的实施例中的技术特征根据其内在的逻辑关系可以组合形成新的实施例。
156.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
157.在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
158.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
159.以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。
160.最后应说明的是：以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何在本技术揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种电极材料的物相预测方法，其特征在于，包括：获取所述电极材料对应的晶胞模型的数据集，所述数据集包括所述电极材料的晶胞结构数据和晶胞能量数据；对所述晶胞结构数据和所述晶胞能量数据进行拟合运算，得到所述电极材料的团簇展开模型，所述团簇展开模型用于表示所述电极材料的结构与能量的对应关系；基于所述团簇展开模型对所述电极材料在充电或放电过程的物相进行预测，得到所述电极材料在充电或放电过程的物相变化结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述电极材料对应的晶胞模型的数据集，包括：基于结构对称性，对所述晶胞模型的结构进行筛选，得到所述电极材料的所述晶胞结构数据。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取所述电极材料对应的晶胞模型的数据集，包括：基于静电势能，对所述晶胞模型的结构进行筛选，得到所述电极材料的所述晶胞结构数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于结构对称性，对所述晶胞模型的结构进行筛选，得到所述电极材料的所述晶胞结构数据，包括：针对所述晶胞模型中原子分布的各类结构，筛选存在结构对称性的结构中的一种结构，得到所述电极材料的所述晶胞结构数据；其中，所述结构对称性包括点对称、线对称和面对称中的至少一种。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述针对所述晶胞模型中原子分布的各类结构，筛选存在结构对称性的结构中的一种结构，得到所述电极材料的所述晶胞结构数据，包括：在预设的离子浓度下，针对所述晶胞模型中原子分布的各类结构，筛选存在结构对称性的结构中的一种结构，得到所述电极材料的所述晶胞结构数据。6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述筛选存在结构对称性的结构中的一种结构，得到所述电极材料的所述晶胞结构数据，包括：筛选所述结构对称性满足预设的对称阈值的结构中的一种结构，得到所述电极材料的所述晶胞结构数据。7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于静电势能，对所述晶胞模型的结构进行筛选，得到所述电极材料的所述晶胞结构数据，包括：针对所述晶胞模型中原子分布的各类结构，计算所述各类结构分别对应的所述静电势能；筛选出预设数量的所述静电势能满足势能阈值的所述晶胞模型的结构，得到所述电极材料的所述晶胞结构数据。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述电极材料对应的晶胞模型的数据集，包括：基于所述电极材料的所述晶胞结构数据，计算所述电极材料的所述晶胞能量数据。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述电极材料的所述晶胞结构数
据，计算所述电极材料的所述晶胞能量数据，包括：采用密度泛函理论，计算所述电极材料的所述晶胞结构数据，得到所述电极材料的所述晶胞能量数据。10.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，在所述计算所述电极材料的所述晶胞能量数据之后，所述方法还包括：基于所述晶胞能量数据，对所述电极材料的所述晶胞结构数据进行评估，得到评估结果；保留所述评估结果中所述晶胞结构数据正确的晶胞模型，删除所述评估结果中所述晶胞结构数据错误的晶胞模型。11.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，在所述基于所述电极材料的所述晶胞结构数据，计算所述电极材料的所述晶胞能量数据之前，所述方法还包括：响应于修改键长的指令，基于预设的离子浓度下所述晶胞模型中的原子分布，将所述晶胞模型中的原子模拟键长调整成为原子标准键长，得到所述电极材料的所述晶胞结构数据。12.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述晶胞结构数据和所述晶胞能量数据进行拟合运算，得到所述电极材料的团簇展开模型，包括：获取与所述晶胞结构数据对应的局域结构数据；所述局域结构数据用于确定与所述局域结构数据对应的局域能量数据；基于所述晶胞能量数据和所述局域能量数据，拟合运算所述团簇展开模型中各单项式的系数；所述各单项式与所述晶胞模型中的各阶团簇的所述局域结构数据对应；基于所述各单项式的系数，生成所述团簇展开模型；其中，所述局域结构数据为所述晶胞模型中各阶团簇对应的结构数据，所述局域能量数据为所述晶胞模型中各阶团簇对应的能量数据。13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述数据集包括测试数据集；在所述基于所述团簇展开模型对所述电极材料在充电或放电过程的物相进行预测之前，所述方法还包括：采用所述团簇展开模型，计算所述测试数据集中的晶胞结构数据对应的局域结构数据，得到预测能量数据；基于所述预测能量数据和所述测试数据集中的晶胞能量数据，评估所述团簇展开模型的精度；在所述精度达到预设的精度阈值的情况下，得到所述团簇展开模型。14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，在所述基于所述预测能量数据和所述测试数据集中的晶胞能量数据，评估所述团簇展开模型的精度之后，所述方法还包括：在所述精度未达到预设的精度阈值的情况下，执行基于结构对称性对所述晶胞模型的结构进行筛选和/或基于静电势能对所述晶胞模型的结构进行筛选的步骤以及后续步骤。15.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述团簇展开模型对所述电极材料在充电或放电过程的物相进行预测，得到所述电极材料在充电或放电过程的物相变化结果，包括：采用所述团簇展开模型，计算待测晶胞模型的各阶团簇的局域结构数据，得到所述待
测晶胞模型对应的目标能量数据；在预设的离子浓度下，基于所述目标能量数据，对所述待测晶胞模型的结构类型进行概率采样，得到所述目标能量数据中最低值对应的所述待测晶胞模型的目标结构；将所述待测晶胞模型的所述目标结构，作为所述电极材料在充电或放电过程的所述物相变化结果。16.一种电极材料的物相预测装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取所述电极材料对应的晶胞模型的数据集，所述数据集包括所述电极材料的晶胞结构数据和晶胞能量数据；拟合单元，用于对所述晶胞结构数据和所述晶胞能量数据进行拟合运算，得到所述电极材料的团簇展开模型，所述团簇展开模型用于表示所述电极材料的结构与能量的对应关系；预测单元，用于基于所述团簇展开模型对所述电极材料在充电或放电过程的物相进行预测，得到所述电极材料在充电或放电过程的物相变化结果。17.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至15中任一项所述方法。18.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至15中任一项所述的方法。

技术总结
一种电极材料的物相预测方法、装置、电子设备及存储介质；该电极材料的物相预测方法包括：获取电极材料对应的晶胞模型的数据集，数据集包括电极材料的晶胞结构数据和晶胞能量数据；对晶胞结构数据和晶胞能量数据进行拟合运算，得到电极材料的团簇展开模型；基于团簇展开模型对电极材料在充电或放电过程的物相进行预测，得到电极材料在充电或放电过程的物相变化结果。本申请基于晶胞模型的结构数据和能量数据拟合运算得到团簇展开模型，并通过团簇展开模型对电极材料的物相变化结果进行预测，实现从微观层面对电极材料物相的预测，可以表征电极材料在微观层面的物相具体变化，对研究电池性能具有重要的指导意义。研究电池性能具有重要的指导意义。研究电池性能具有重要的指导意义。


技术研发人员：陈建辉 赵旭山 徐波
受保护的技术使用者：宁德时代新能源科技股份有限公司
技术研发日：2023.06.07
技术公布日：2023/7/12