近日，上海大学量子与分子结构国际中心(ICQMS)的Lee Burton博士在国际著名学术期刊《Journal of Physical Chemistry Letters》上发表题为“Data-Mining Element Charges in Inorganic Materials”的研究文章。上海大学科研助理丁宇为该论文第一作者，上海大学物理系ICQMS为论文第一单位。东京工业大学Yu Kumagai和Fumiyasu Oba博士合作参与了论文研究工作。
本研究通过高通量扫描无机晶体结构数据库(ICSD) 中的169800个晶体材料数据（其中绝大多数都是在实验中成功合成和表征的材料）寻找了氧化价态在-4和+8之间的108种元素，形成了总共1296种可能的元素价态，并且发现绝大多数的结果只对应了84种氧化态。这84种氧化态不仅能更好地反映固体系统的物理化学性质，而且通过更小的数量，大大简化了结构预测和材料设计的复杂性。
这项研究工作开发的算法在无机晶体材料数据库中选择84种氧化态分布，探讨了其在预测新型无机化合物的启发式设计中的可行性。通过和先前其他的算法进行比较，作者们阐明了这种新型算法提取氧化态信息的准确性和简便性，这项算法将能够有助于进一步预测可合成的新型无机材料。
Lee Burton是英国英格兰人，他获得了华威大学的学士学位、巴斯大学的硕士和博士学位（导师Aron Walsh现为帝国理工大学教授），曾在东京工业大学、比利时鲁汶大学从事博士后研究工作，2019年2月受上海大学任伟教授邀请全职加入上海大学物理系ICQMS。本研究工作获得了国家自然科学基金委员会、上海市科委以及日本学术振兴会的资助。
论文链接:
Data-Mining Element Charges in Inorganic Materials | The Journal of Physical Chemistry Letters 2020, 11, 8264−8267
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jpclett.0c02072?ref=pdf
