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

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Avaliação

Dificuldade
5/5
Tempo estimado
Mais de uma semana
Facilidade para iniciantes
20/100
Tipo de issue
Funcionalidade
Clareza
Razoavelmente clara
Status de atividade
Ativa
Domínio
backend-api-design

Direção de pesquisa

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.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

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.

Linguagem predominante
C
Estrelas
10
Forks
8
Merge médio
21min
PRs com merge (30d)
1

Preparar o ambiente

Este projeto não oferece contêiner de desenvolvimento, Dockerfile nem guia de contribuição, então a configuração fica por sua conta: comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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