大数据揭示过渡族金属离子结构相似性

图1. 过渡金属离子在局域环境中的配位偏好

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。

图2. 3d TM-O键长与价态、热力学稳定性的关系

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

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

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