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锂离子电池阴极中离子扩散的纳米级映射
在锂离子电池阴极N. Balke 1，S。Jesse 1，A。N. Morozovska 2，E。Eliseev 3，E。Eliseev 3，D。W. Chung 4，Y. Kim 5，L。Adamczyk 5，R。E. E. Garcia 4，N。Dudney 5和N.Dudney Internal Interge Nation Interge N.实验室，田纳西州橡树岭，美国37831，2，乌克兰国家科学学院半导体物理研究所，乌克兰41，PR。nauki，03028乌克兰，乌克兰3，材料科学问题研究所，乌克兰国家科学学院，乌克兰3，乌克兰3，Krjijanovskogo，Krjijanovskogo，03142基辅，乌克兰，乌克兰，4材料工程学院，Purdue University，Purdue University，Purdue University，Purdue University，West Lafayette田纳西州37831，美国。实现Li进出阴极的运动是新电池设计的关键组成部分，但由难以识别的纳米级工艺主导。我们开发了一种基于扫描探针显微镜的方法，电化学应变显微镜（ESM），以研究薄膜licoo 2电极材料中的电偏置诱导的锂离子传输。ESM利用了偏置控制的锂离子浓度和电极材料摩尔体积之间的固有联系，从而为具有纳米计精度的新型研究提供了能力。使用ESM，可以在相关的长度尺度上研究局部电化学过程，以揭示结构，功能和液压电池性能之间的复杂相互作用。这项工作表明了如何使用ESM来研究分层阴极材料（例如Licoo 2）中的锂离子运输。N.B.N.B.通过其分层结构，锂离子传输和相应的体积变化很大程度上取决于Licoo 2晶粒的晶体学方向。使用ESM，可以鉴定具有增强锂离子动力学的晶粒和晶界。显着性的可再生能源需求日益增长与对当前未按照许多应用所需的性能执行的高级储能技术的需求密切相关。储能系统的功能（例如锂离子电池）基于并最终受到离子流的速率和定位，以不同的长度尺度从原子上的原子到晶粒到接口。在这些长度尺度上理解离子运输过程的根本差距极大地阻碍了当前和未来电池技术的发展。ESM的开发已经打开了以前从未达到的水平来了解锂离子电池的途径。有关用ESM获得的本地锂离子流的独特信息将不可避免地导致电池应用材料开发的突破。了解离子流，材料属性，微结构和缺陷之间的相互作用是电池操作的关键，可用于优化设备属性并了解电池褪色过程中发生的情况。信用研究是作为流体界面反应，结构和运输（第一）中心的一部分，这是一个能源边界研究中心，由美国能源部基本能源科学办公室资助，基础能源科学办公室，奖励编号ERKCC61（N.B.，L.A.，L.A.R.E.G.R.E.G.以及美国能源部基础能源科学办公室的一部分，美国能源部CNMS2010-098和CNMS2010-099（N.B.，S.J。）。还承认亚历山大·冯·洪堡基金会。和D.W.C.感谢NSF Grant CMMI 0856491的支持。“纳米尺度的电化学插入和锂离子电池材料的扩散映射” N。Balke，S。Jesse，A。N. Morozovska，E。E. Eliseev，D。W. Chung，Y。Kim，Y。Kim，L。Adamczyk，R。E. E.García，N。Dudney和S.V.kalinin，nat。纳米技术。5，749-754（2010）。5，749-754（2010）。
白皮书：用Airscwo.Docx销毁锂离子电池电解质
抽象锂离子电池（LIB）在包括运输，电子和太阳能在内的众多主要行业中起着至关重要的作用。虽然使用量和多氟烷基（PFAS）添加剂可以提高性能和寿命，但通过电池制造和回收操作将这些添加剂的偶然释放到环境中可能会对环境，人类健康和财务成果产生负面影响。当前的电池制造和回收废物处理方法并非旨在消除PFA，从而强调了对高级解决方案的需求。超临界水氧化（SCWO）已被证明可以在各种复杂的废物流中破坏PFA，从而使其成为有前途的解决方案。374Water的AirScWo技术用于处理含有HQ-115的解决方案，该解决方案是锂离子电池中商业使用的添加剂。HQ-115，也称为BIS（三氟甲磺酰基）酰亚胺（LITFSI），是一种双氟烷基磺酰亚胺（BIS-FASIS）的一种类型秒。这些结果表明，374Water的AirScWo技术可用于快速破坏基于PFA的LIB添加剂，并可能提高一旦商业化的LIB制造和回收利用的可持续性。
在聚焦离子束仪器上进行的 SIMS
工程纳米材料已成为微电子、航空航天、能源生产和储存、毒理学研究和医学应用等多个领域的深入研究焦点。开发新的表征方法和仪器是推动材料研究和开发的关键因素，从而提高产品性能和可靠性。分析挑战包括分析 10 纳米范围内的微小特征，这导致分析量和检测限之间的权衡。二次离子质谱 (SIMS) 是一种强大的表面分析技术，特别是它能够以出色的灵敏度和高动态范围检测所有元素并区分同位素。SIMS 允许获取质谱、进行深度剖析以及 2D 和 3D 成像。安装在最新一代 FIB 平台上的新型离子源（例如气体场离子源 (GFIS)、Cs + 低温离子源 (LoTIS) 或多物种液态金属合金离子源 (LMAIS)）的开发为纳米级物体的分析开辟了新的可能性。在 FIB 仪器中添加 SIMS 功能不仅可以提供最高分辨率和灵敏度的成像，还可以提供在图案化和铣削过程中进行现场过程控制的工具 [1,2]。
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
基于锂离子电池的剩余使用寿命预测...
无人管理的水下车辆通常部署在深海环境中，这些环境呈现出独特的工作条件。锂离子电池对于为水下车辆供电至关重要，至关重要的是要准确预测其剩余使用寿命（RUL）以保持系统的可靠性和安全性至关重要。我们提出了一个基于完整集合经验模式分解的残留寿命预测模型框架，并具有自适应噪声 - 时空卷积网（Ceemdan-TCN），该卷积网（Ceemdan-TCN）利用了扩张的因果汇报来提高模型捕获局部容量再生的能力，并增强了整体预测准确性。ceemdan被用来确定数据并防止由局部再生引起的Rul预测错误，并利用特征扩展来扩展原始数据的时间维度。NASA和CALCE电池容量数据集用作训练网络框架的输入。输出是当前预测的剩余容量，它与实际剩余电池容量进行了比较。MAE，RMSE和RE用作RUL预测性能的评估索引。在NASA和CACLE数据集上验证了所提出的网络模型。评估结果表明，我们的方法具有更好的寿命预测性能。同时，证明特征扩展和模态分解都可以提高模型的概括能力，这在工业场景中非常有用。
外部知识如何为能量过渡的锂离子电池做出贡献？
清洁能源技术中的摘要创新至关重要。技术创新的一个关键决定因素是外部知识的整合，即知识溢出。但是，现存的工作并不能解释单个溢出方式的产生：这些溢出的机制和推动因素。我们询问其他技术，部门或科学训练的知识如何基于使用现存的文学和精英访谈的质量案例研究的重要案例研究的净零元电池（LIBS）的重要技术的创新过程：锂离子电池（LIBS）。We identify the break- through innovations in LIBs, discuss the extent to which breakthrough innova- tions—plus a few others—have resulted from spillovers, and identify different mechanisms and enablers underlying these spillovers, which can be leveraged by policymakers and R&D managers who are interested in facilitating spillovers in LIBs and other clean-energy technologies.
等离子淀粉样式触形 - 研究收集
类型的人造功能材料用于水纯化，生物传感，光电塔克斯甚至抗病毒过滤。[7-10]人造物质中淀粉样蛋白原纤维的潜力可以通过形成各向异性组件的能力进一步富集。与许多其他类似棒状的胶体颗粒一样，淀粉样蛋白原纤维的水悬浮液可以自组装成具有远距离定向排序的相位，即由熵驱动的液晶（LCS）。[11-14]除了没有位置排序的常见列表外，原纤维的固有手性还导致纤维化相位，并通过控制原纤维的长度分布和限制，并通过控制原纤维的螺旋扭曲对齐。[15,16]这些有序的状态导致中曲科中原纤维组件的机械，流变和光学性质各向异性，但是，在官能材料的制造中，尚未充分利用这一充分的优势。[7,8]
