领域轰动！锂电领域迎来历史性突破！行业大牛成果登顶Nature打破质疑！

锂电联盟会长 2024-10-28 09:42 841浏览 0评论 0点赞

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诊断锂离子电池的健康状况并预测未来的退化对于推动实验室设计改进和确保在产品预期使用寿命内安全可靠地运行至关重要。然而，由于电池间制造差异和现场经历的时变操作环境不可避免的影响，准确的电池健康诊断和预测具有挑战性。由模拟、实验和现场数据提供的机器学习方法显示出预测电池健康状况随使用而变化的巨大前景;然而，直到最近，研究界还专注于确定性建模方法，在很大程度上忽略了所有电池固有的电池间性能和老化变化。为了真正就实验室中的电池设计或现场的控制策略做出明智的决策，表征模型预测中的不确定性至关重要。在概述了锂离子电池退化之后，本文回顾了当前最先进的用于健康诊断和预测的概率机器学习模型。详细讨论了各种方法、它们的优点和局限性，主要关注概率机器学习和不确定性量化。最后，讨论了未来的趋势和研发机会。

复合电极的微观结构决定了锂离子电池中单个电池颗粒的充电和放电方式。通过实验可视化并随后了解电池颗粒与导电基质进化（解）连接的电化学后果是一项前沿挑战。在此，我们通过多尺度实验方法、机器学习辅助统计分析和实验知情数学建模的独特组合来解决这个问题。我们的结果表明，颗粒分离的程度与充电速率呈正相关，并且较小的颗粒在与碳/粘合剂基体的分离中表现出更高的不确定性。我们进一步探讨了利用重构电子密度作为电荷状态代理的可行性和局限性。我们的研究结果强调了以统计置信度精确量化电池电极微观结构演变性质的重要性，这是最大限度地提高活性颗粒对更高电池容量的效用的关键。

在科研领域的前沿探索中，锂离子电池作为现代科技不可或缺的能量储存核心，正面临着性能提升与技术创新的严峻挑战。随着新能源汽车的蓬勃发展及高能量密度电子设备的广泛应用，对锂离子电池的能量密度、循环寿命、安全性和快速充电能力提出了前所未有的高要求。在此背景下，传统研发手段已难以满足日益增长的性能需求，亟需新的技术突破。机器学习技术的引入，为锂离子电池研究带来了革命性的变革。凭借其强大的数据处理与预测分析能力，机器学习不仅加速了电池材料的筛选进程，实现了对电池性能的精准预测，还推动了电池设计与结构的优化，进一步提升了锂离子电池的整体性能。此外，机器学习技术还促进了锂离子电池研究与化学、物理学、计算机科学等多个学科的交叉融合，为跨学科合作与创新提供了新动力。在智能电网、可穿戴设备及无人机等新兴领域，机器学习技术通过优化电池设计和性能预测等手段，满足了复杂多变的性能需求，推动了相关领域的创新发展。因此，机器学习技术已成为锂离子电池研究中的重要前沿方向，为锂离子电池技术的持续进步与人类社会的可持续发展注入了新的活力。

在科研领域的广阔探索中，物理信息神经网络（PINN）正凭借其独特的优势成为机器学习研究的前沿热点。PINN通过将物理学的先验知识融入神经网络框架，旨在提高数据稀缺或昂贵领域的模型性能与数据效率。然而，PINN的构建和求解过程往往复杂且对专业领域知识要求较高。在此背景下，机器学习技术以其强大的数据处理与优化能力，为PINN的研究注入了新的活力。通过自动微分、参数优化及跨学科合作等手段，机器学习不仅简化了PINN的构建过程，提高了求解精度与效率，还拓展了PINN的应用领域，使其能够在电力系统控制、物理、生物、化学等多个领域发挥重要作用。因此，机器学习在PINN研究中的应用，正成为推动科研领域创新发展的重要力量。

来源：锂电之路

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