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知识驱动的材料和组件设计是提高锂离子电池性能和解决全固态电池等下一代电池概念的剩余障碍的关键。虽然锂的空间和时间相关分布有助于阐明性能瓶颈和退化现象，但由于锂的独特性质，尤其是锂离子，只有少数分析技术可用。事实上，只有两种具有良好时间分辨率的非破坏性技术可以将空间信息与锂的绝对量化相结合，一种是中子深度剖析 (NDP)，另一种是离子束分析 (IBA)。虽然两者都利用核过程，但获得的信息是互补的。NDP 提供高深度分辨率，但横向分辨率有限，而 IBA 具有高横向分辨率，但深度分辨率有限。在这项研究中，我们首次使用一组锂电池测试样品对这两种技术进行基准测试，并展示这两种技术的优势和协同作用。然后，使用与深度相关的锂浓度相关的信息来验证电池充电、放电和松弛行为的微观结构解析连续模型以及电化学分析。这项基础工作展示了一种通过结合高级特性和数字孪生建模在材料和组件层面优化锂电池的新方法。
锂电池数字孪生
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