电池技术作为能源领域的关键支撑，正面临着多学科交叉融合带来的重大变革与严峻挑战。传统建模手段在处理电池系统内部复杂多变的多物理场耦合问题时暴露出诸多局限。例如，电池热管理仅依靠传热学理论难以精确描述其复杂热行为，电极材料的力学稳定性分析也离不开电化学与力学的交叉探讨。与此同时，人工智能（AI）技术正加速渗透到电池研发各环节，从电池性能预测到寿命评估，从结构优化到充电策略制定，AI 凭借其强大的数据挖掘与分析能力，正重塑电池技术的研发范式。
国际趋势方面，Nature、JES 等顶尖学术期刊持续聚焦“多物理场耦合”、“AI+电池”等交叉研究前沿，COMSOL 与 AI 技术融合驱动的电池建模与仿真创新研究正成为全球热点。由知名学者领衔的科研团队不断在多物理场耦合机理剖析、智能化电池管理系统开发等方面取得突破性成果，推动着电池技术向更高能量密度、更长循环寿命、更高安全性等目标加速迈进。
国家需求层面，我国《“十四五”能源领域科技创新规划》明确提出聚焦新一代信息技术和能源融合发展，开展能源领域用数字化、智能化共性关键技术研究，并提出加速能源科技创新人才培养保障措施。
学科发展维度，智能电池技术作为新兴交叉学科领域正蓬勃兴起，众多头部企业对既精通电池电化学核心技术，又熟练掌握多物理场仿真技巧与 AI 应用开发的复合型人才求贤若渴，相关岗位招聘需求持续井喷。
为了满足工业界和学术界对于融合电化学、材料科学、力学、热力学和 AI 技术多学科知识与技能的复合型人才的需求，特举办此次研修课程。本次培训主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，会议会务合作单位为北京中科万维智能科技有限公司。
专题一 | COMSOL仿真与人工智能融合——多孔介质及电化学仿真优化实战 （详情内容点击上方名称查看） 2025年04月12日-04月13日 2025年04月19日-04月20日 在线直播（授课四天） |
专题二 | COMSOL燃料电池仿真技术与应用 （详情内容点击上方名称查看） 2025年04月18日-04月20日 在线直播（授课三天） |
专题三 | 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用 （详情内容点击上方名称查看） 2025年05月10日-05月11日 2025年05月16日-05月18日 在线直播（授课五天） |
专题四 | 催化剂智能设计与智能化工过程优化 （详情内容点击上方名称查看） 2025年04月18日-04月20日 |
培训对象
汽车工业、电力工业、材料科学、无机化工、有机化工、环境科学与资源利用、工业通用技术、自动化技术、冶金技术、金属学及金属工艺、物理学、安全科学与灾害防治、航空航天科学与工程、计算机软件及应用、石油天然气工业、船舶工业、动力工程等领域的研究生、科研人员、工程师及相关行业从业者，以及跨领域研究人员和交叉学科专业人士
培训讲师
培训大纲
COMSOL仿真与人工智能融合——多孔介质及电化学仿真优化实战
目录 | 主要内容 |
基础篇：COMSOL入门 | 1. 多物理场耦合基础理论 (1) 多物理场耦合的定义与应用领域 (2) 耦合类型：强耦合与弱耦合 2. COMSOL单物理场建模基础理论 (1) COMSOL建模流程：几何建模、物理场模块设置、网格划分、求解与后处理 (2) 常见的边界条件与加载类型 (3) PDE模块使用及技巧 3. COMSOL多物理场耦合建模基础理论 4. COMSOL单物理场建模基础实操：简单几何建模与热传导仿真 (1) 几何建模工具的使用 (2) 实现简单的热传导仿真 5. COMSOL多物理场耦合建模基础实操：固体力学与热传导耦合 (1) 实现固体力学与热传导的耦合分析 数据后处理与结果分析 |
进阶篇：多孔介质力学与COMSOL应用 | 1. 多孔介质力学基本理论 (1) 多孔介质内部流动与变形耦合（流固耦合渗流/孔隙弹性理论） (2) 多孔介质热流固耦合分析 2. COMSOL中多孔介质耦合模型建模方法 (1) 多孔介质模型（多孔介质模块）的建模 (2) 多孔介质内部多物理场耦合模型的建模 3. 多孔介质在能源和资源领域中的应用 (1) 多孔介质在强化传热中的应用（热流耦合） (2) 多孔介质在地热开采/CCUS等问题（热流固耦合）中的应用 4. 多孔介质力学仿真基础实操 (1) COMSOL多孔介质模块的使用 (2) 流固耦合案例分析 5. 多孔介质多场耦合仿真实操 (1) 热流耦合案例分析 (2) 热流固耦合案例分析 |
进阶篇：电化学多场耦合与锂离子电池仿真 | 1. 电化学多物理场耦合模型基本理论 (1) 电化学基本模型 (2) 电化学-热两场耦合模型 (3) 电化学-热-力三场耦合模型 (4) 电化学-热-流-力四场耦合模型 (5) 电化学-热-力-副反应耦合模型 2. COMSOL中多物理场耦合模型建模基本方法 (1) P2D电化学模型（锂离子电池模块）的建模 (2) 多物理场的建模 3. 电化学多物理场耦合模型的应用 (1) 锂离子电池结构仿真分析 (2) 电化学-热-力-副反应耦合电池使用寿命分析 4. 锂离子电池结构仿真实操 (1) COMSOL中多物理场模块的使用 (2) 锂离子电池极耳分布对电极应力影响 5. 锂离子电池容量衰减仿真实操 (1) 在COMSOL中实现副反应过程的耦合计算 (2) 循环过程中容量衰减的结果可视化 |
高阶篇： 人工智能与COMSOL联合仿真优化 | 1. 人工智能与机器学习基础 (1) 人工智能、传统机器学习、深度机器学习的基本概念 (2) 机器学习算法简介 2. COMSOL与人工智能的结合方法 (1) COMSOL仿真数据的导出与处理 (2) 数据的预处理与特征提取 (3) 数据的机器学习、模型训练和验证 3. COMSOL与PyCharm软件（Python）的结合使用实操 (1) 通过COMSOL进行后处理，并导出数据 (2) 训练神经网络模型，并进行验证 4. 基于COMSOL仿真数据与人工智能的电池性能预测案例实操 (1) 利用PyCharm对COMSOL导出数据进行可视化分析 (2) 训练神经网络模型，并进行验证 5. 锂电池设计（结构和参数）优化案例实操 (1) 对COMSOL导出数据进行预处理，并训练机器学习代理模型和验证 (2) 通过优化算法和代理模型进行优化设计 |
COMSOL燃料电池仿真技术与应用
课程名称 | 课程内容 |
COMSOL 仿真基础 | 1、COMSOL软件基本操作 1.1 创建模型一般步骤 1.2 几何创建方法 1.3 网格划分技巧 1.4 方程及边界设置  2、后处理 2.1 数据集创建 2.2 衍生量的计算 2.3 结果图的绘制 实例操作：肋片散热模型，化整为零式网格划分模型  |
COMSOL 燃料电池仿真技术详解 | 3、燃料电池仿真 3.1 燃料电池开路电压计算 3.2燃料电池三种极化损失 4、多孔电极有效扩散系数构建 4.1多孔电极构建方法 4.2曲率与孔隙率关系 4.3尘气模型实现方法 4.4简化的多组分气体传输 实例操作：多孔电极模型、尘气输运模型、混合气体平均模型   5、从简到真的建模方法 5.1只考虑气体输运 5.2 添加导电过程 5.3 添加电化学过程 5.4 添加退化过程 5.5与实验VI曲线的对比验证 实例操作：纽扣电池模型、退化模型、模型验证  6、连接体研究分析 6.1燃料电池活化设置方法 6.2传质-导电-电化学多场耦合方法 6.3传热-传质-动量-导电-电化学多场耦合 6.4连接体优化与设计 实例操作：连接体优化模型、新型连接体模型  7、积碳研究 7.1 燃料电池边界设置 7.2 传质-导电-电化学多场耦合方法 7.3 甲烷内重整反应设置 7.4 甲醇内重整反应设置 7.5积碳分析 实例操作：甲烷积碳模型   8、应力分析 8.1力学边界设置 8.2损伤几率求解 9.3残余应力分析 8.4热应力分析 实例操作：微管应力模型  9、CO2电还原 9.1 均相反应设置 9.2传质-导电-电化学多场耦合方法 9.3 模型验证 9.4 性能分析 实例操作：CO2电还原模型  |
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
目录 | 主要内容 |
电池管理技术概述 | 1. 电池的工作原理与关键性能指标 2. 电池管理系统的核心功能 Ø SOC估计 Ø SOH估计 Ø 寿命预测 Ø 故障诊断 |
人工智能机器学习 基础 | 1. 人工智能的发展 2. 机器学习的关键概念 3. 机器学习在电池管理中的应用案例介绍 |
人工智能在电池荷电状态估计中的应用 | 1. 荷电状态估计方法概述 2. 基于迁移学习的SOC估计 (1) 基于迁移学习的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 3. 基于数据-物理融合模型的荷电状态估计 (1) 基于融合模型和融合算法的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC融合估计方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 实例讲解-基于迁移学习的SOC估计方法  |
人工智能在电池健康状态估计中的应用 | 1. 健康状态估计方法概述 2. 片段恒流工况下的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 3. 动态工况下基于模型误差谱的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 动态工况下基于老化特征提取的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 5. 多阶充电工况下的实车电池系统SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 6. 电池组内单体SOH快速估计方法 数据集、估计框架、估计结果 7. 实例讲解-片段恒流工况下的SOH估计方法 8. 实例讲解-基于模型误差谱的SOH估计方法  |
人工智能在电池寿命预测和衰后性能预测中的应用 | 1. 寿命预测和衰后行为预测方法概述 2. 基于转移注意力机制的电池剩余寿命预测方法 数据集、估计框架、估计结果 3. 基于深度学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 基于轻量化机器学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 5. 实例讲解-基于深度学习的寿命预测方法   |
人工智能在电池热失控预警中的应用 | 1. 电池热失控预警方法概述 2. 数据集介绍 3. LOA算法的电池系统周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 4. 基于多模态特征的周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 5. 基于机器学习的电池异常检测、定位和分类方法 Ø 算法框架 Ø 结果 6. 实例讲解-基于机器学习的电池异常检测和热失控预警方法  |
人工智能在其他电池管理中的应用 | 1. 人工智能在解决电池系统有限物理传感中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 2. 人工智能在充电策略优化中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 Ø 结果 |
培训特色
报名须知
锂电联盟会长向各大团队诚心约稿，课题组最新成果、方向总结、推广等皆可投稿，请联系：邮箱libatteryalliance@163.com或微信Ydnxke。
