應(yīng)用范例一：

在鋰硫電池中，探索有效的策略來加速多硫化鋰（LPSs）轉(zhuǎn)化反應(yīng)的緩慢動力學(xué)對于提高實際能量密度和壽命至關(guān)重要。本工作通過引入WS₂作為載體來提高原始鐵酞菁（FePc）催化劑的本征活性。

高斯軟件的作用：
使用Gaussian軟件進行結(jié)構(gòu)優(yōu)化，吉布斯自由能計算和電化學(xué)轉(zhuǎn)化反應(yīng)研究，以闡明改進的電化學(xué)性能的機理FePc@WS₂。

圖注：Optimized geometry structures and FePc@WS₂ before and after Li₂S₄ adsorption

參考文獻：
Tuning Fe-spin state of FeN₄ structure by axial bonds as efficient catalyst in Li-S batteries. G. Qu et al. Energy Storage Materials, 2023, 55:490–497.

應(yīng)用范例二：

隨著目前石墨鋰離子電池接近其理論能量密度極限，鋰（Li）金屬電池（LMBs）由于對高能量密度電池的迫切需求而引起了越來越多的關(guān)注。然而，鋰金屬和電解質(zhì)之間的副反應(yīng)以及不穩(wěn)定或亞穩(wěn)定的固體-電解質(zhì)界面（SEI）的形成導(dǎo)致LMB的循環(huán)壽命和安全問題有限，這一直困擾著LMB的發(fā)展。本工作深入了解了鋰鹽的分子結(jié)構(gòu)、物理化學(xué)性質(zhì)和電化學(xué)性能之間的相互作用。

高斯軟件的作用：
使用Gaussian軟件研究了Li⁺和FEA陰離子之間的強Li–O配位能力和高結(jié)合能以獲取有關(guān)LiFEA的Li-O配位的更多信息。

圖注：Experimental and theoretical study on pseudo-crown ether-like folded structure of LiFEA

參考文獻：
Designing an asymmetric ether-like lithium salt to enable fast-cycling high-energy lithium metal batteries. Xia Y. et al. Nature Energy, 2023, DOI: 10.1038/s41560-023-01282-z.

應(yīng)用范例三：

在儲能器件中，超級電容器以其高功率密度、優(yōu)異的循環(huán)穩(wěn)定性和高安全性等優(yōu)點，近年來得到了廣泛的研究。然而，這些超級電容器的低能量密度一直是其廣泛應(yīng)用的障礙。在這項工作中核殼PANI@NiSe₂納米管已通過通用自模板策略構(gòu)建，并在超級電容器中表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。

高斯軟件的作用：
使用Gaussian軟件研究了C-Ni-Se橋鍵的電子漂移以及PANI@NiSe₂的電極。

圖注：The possible electron transport mechanism of PANI@NiSe₂ and the DFT calculations of the transition-state energy

參考文獻：
Insight into faradaic mechanism of polyaniline@NiSe₂ core-shell nanotubes in high-performance supercapacitors. T. Hao et al. Energy Storage Materials, 2019, 23: 225–232.

應(yīng)用范例四：

電化學(xué)二氧化碳還原反應(yīng)（CO₂ RR）為將溫室氣體轉(zhuǎn)化為有價值的產(chǎn)品提供了一條潛在的途徑，但該過程因其選擇性差和效率低而備受困擾。本工作通過DFT來預(yù)測單個PANI和PPY中吡啶-N活性位點和石墨烯物種的形成能和化學(xué)勢，以及聚（苯胺-共-吡咯）的雜化物（表示為PAPY）。

高斯軟件的作用：
使用Gaussian軟件揭示CO₂RR (carbon dioxide reduction reaction) 活性，通過DFT來研究CO₂轉(zhuǎn)化為CO的機理。

圖注：NPC_1:0.5催化劑上的CO₂RR過程

參考文獻：
Constructing ample active sites in nitrogen-doped carbon materials for efficient electrocatalytic carbon dioxide reduction. Xingpu Wang, et al. Nano Energy, 2021, 90(Part A): 106541