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Battery separators: amorphous polymer models (carboxylated cellulose, nylons) built with an external tool, run in ECCE

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
20/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Activo
Área
backend-api-design

Línea de trabajo

Start by reviewing related issues #357 and #180 to understand the planned pore filler and analysis work. Compare the listed builders and force fields against the stated GROMACS, material coverage, licensing, and platform criteria, then check relevant literature for parameter credibility. Done means selecting a supported approach and defining the model and analysis needed for the proposed polymer separators.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Battery separators are amorphous porous polymers, so they cannot be made from a unit cell. The two classes of interest are carboxylated celluloses and nylons. The aim is to build such models with an external tool and set up, run and analyse them in ECCE (GROMACS).

To be evaluated (nothing is installed or decided):

  • Builders for amorphous polymers: polyply (writes GROMACS topologies and coordinates directly), EMC, Polymatic, PySIMM, RadonPy. Criteria: GROMACS output, force-field coverage for carbohydrates (carboxylated cellulose) and polyamides (nylons), licence, platform support.
  • Force fields: for example GLYCAM/CHARMM36 carbohydrate parameters for cellulose derivatives, GAFF/OPLS-AA for polyamides. Which ones are credible for these materials still needs checking against the literature.
  • Model: a polymer slab or block with a pore (slit or cylinder) filled with electrolyte. The general region filler planned with #357 would fill the pore.
  • Scale: commercial separator pores are tens of nanometres, while an atomistic box is about 10 nm. MD addresses local behaviour (wetting, ion and solvent structure and diffusion at the polymer surface and in nanopores); membrane-scale porosity and tortuosity normally come from imaging or pore-network models.
  • Analysis: diffusion, conductivity and transference number (#180); porosity and pore-size distribution of the model (new).

Related: #180, #183, #341, #357.

Lenguaje dominante
C
Estrellas
10
Forks
8
Merge medio
21 min
PR fusionados (30 d)
1

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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