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锂离子电池的循环寿命预测
摘要 - 电池是动态系统，具有复杂的非线性老化，高度依赖于细胞设计，化学，制造和操作条件。对蝙蝠周期寿命的预测和衰老状态的估计对于使用电池研发，测试以及进一步了解电池降解方式很重要。除了测试之外，电池管理系统还依靠实时型号，并在机上诊断和预后进行安全操作。估计电池的健康状况和剩余的寿命对于优化性能和最佳使用资源很重要。本教程以第一原理，机器学习和混合电池模型的概述开始。然后，解释并展示了用于开发可解释的机器学习模型的典型管道，以从实验室测试数据中进行循环寿命预测。我们强调了机器学习模型的挑战，激发了物理在混合建模方法中的融合，这是破译电池老化轨迹所需的，但需要更多数据并进一步研究电池降解物理。教程结束了有关概括和进一步研究方向的讨论。
适用于高要求应用的循环寿命锂离子电池
部件号 LiBG18EV-1 标称电池重量 810 克（1.8 磅） 尺寸 请参阅背面的详细信息 标称电压 4.1 V 电压范围 2.5 至 4.1 V 标称容量 17 Ah（C/5，20°C (68°F)） 标称电池阻抗 375 µΩ（20°C (68°F)） 80% 容量的循环寿命* >2000（100% DOD） 能量密度 210 Wh/L 比能 80 Wh/kg
000钠离子电池的循环寿命-RSC Publishing
更广泛的背景地球的锂储量既有限制和分布不均，在满足全球电气化驱动的不断增长的需求方面提出了重大挑战。鉴于锂离子电池（LIB）的局限性，探索替代电池技术已经变得至关重要。钠离子电池（SIBS）代表了一种有希望的替代方案，由于丰富的钠资源及其低成本而引起了对储能系统和低速电动汽车应用的关注。含钠的过渡金属分层氧化物，普鲁士蓝色类似物和聚苯二醇化合物是SIBS的阴极材料的主要类别。中，具有稳健且稳定的P – O共价键具有固有的安全性，高氧化还原电位以及化学和热稳定性，具有稳定和稳定的Polyanion型阴极。然而，[PO 4]的重3D框架和绝缘特性导致容量递送有限（O 110 mA H G 1），低电子电导率和缓慢的反应动力学，这不可避免地导致电化学性能差。结果，具有高容量，循环寿命和快速反应动力学的高级阴极材料的发展具有重要意义，但它仍然是一个巨大的挑战。在这里，设计和优化了嵌入多孔碳框架中的集成聚苯式氧化物阴极，以增强Na-ion储存性能，该储存性能远远超过了NA 3 V 2（PO 4）3（PO 4）3（PO 4）3和出色的快速充电能力的理论能力，并在半层和AH级别的袋中的较长的循环寿命以及较长的循环寿命。此外，我们通过结合先进的表征技术和理论计算，例如原位X射线衍射，球形像差校正的透射电子显微镜技术，X射线吸收接近边缘结构，密度的功能理论理论计算，和comsol ysol ysimssics yourculation columpulations offeculation和comsol ysimiss，我们 揭示了这种集成阴极的自发激活和传输机制。 这项工作表明，集成阴极中的协同作用可以推动高级阴极材料的开发，以进行高能密度，快速充电和长寿命钠离子电池。揭示了这种集成阴极的自发激活和传输机制。 这项工作表明，集成阴极中的协同作用可以推动高级阴极材料的开发，以进行高能密度，快速充电和长寿命钠离子电池。揭示了这种集成阴极的自发激活和传输机制。这项工作表明，集成阴极中的协同作用可以推动高级阴极材料的开发，以进行高能密度，快速充电和长寿命钠离子电池。
使用 LSTM RNN 预测锂离子电池循环寿命
锂离子电池因其高能量密度、低成本和长寿命而被广泛应用于电子设备中[1]。作为电池管理系统的一项重要功能，剩余使用寿命预测可以提前提供可能的故障时间，以便进行诊断和预测，并有助于电池单元和系统的制造和运行。同时，这也是一项具有挑战性的任务，因为电池的容量衰减是一个受内部物理和操作条件影响的复杂非线性过程。有许多关于电池剩余使用寿命预测的优秀研究工作，其中基于模型的方法和数据驱动方法是两个主要分支。基于模型的方法建立数学模型或半经验模型来捕捉内部过程、操作条件和电池容量衰减之间的关系。基于第一性原理的
一种自适应，数据驱动的方法，可预测锂离子电池的循环寿命
在循环过程中，活性材料的损失以及复杂的侧面反应会导致电池的复杂和非线性降解，这引起了对LIBS状态健康（SOH）的准确且高效预测的巨大挑战。当前，巨大的努力已致力于开发高级模型，以预测电池寿命，尤其是物理和（半）经验模型。7 - 9个物理模型旨在对电池的特定潜在降解过程进行定量理解。10 - 12虽然可以对电池降解所涉及的电化学过程进行相对预先描述，但通常会与具有多PLE参数的一系列部分偏微分方程相吻合，这些方程很难安装。因此，物理模型通常缺乏良好的概括性能。替代，提出了经验和半经验模型，以通过关联能力和各种变量来描绘降解轨迹。但是，这种相关通常缺乏物理和化学含义，这几乎不能保持相对较低的数据的鲁棒性，并且在实际应用中受到限制。8,17,18
使用早期电池退化数据进行可解释的电池循环寿命范围预测
摘要 — 使用早期退化数据进行电池循环寿命预测在整个电池产品生命周期中具有许多潜在应用。因此，已经提出了各种数据驱动方法来对电池循环寿命进行点预测，而无需对电池退化机制有最少的了解。然而，以较低的经济和技术风险管理迅速增加的报废电池数量需要对循环寿命进行量化的不确定性预测，而这仍然缺乏。这些先进的数据驱动方法的可解释性（即高预测精度的原因）也值得研究。这里引入了一个分位数回归森林 (QRF) 模型，该模型的优点是不假设任何特定的循环寿命分布，除了高精度的点预测之外，还可以进行循环寿命范围预测，其中不确定性量化为预测区间的宽度。使用提出的 alpha-logistic 加权标准优化 QRF 模型的超参数，从而校准与预测区间相关的覆盖概率。通过两种全局模型不可知方法，即排列重要性和部分依赖图，探索最终 QRF 模型的可解释性。
高能量全稳态锂电池的复合阴极设计具有长循环寿命
摘要：由4 V类氧化物阴极活性材料（CAM），无机固态电解质（SE）和锂金属阳极组成的全稳态电池（ASSB）被认为是储能技术的未来。迄今为止，除了阳极处的已知树突问题外，由于SE的氧化降解和SE和CAM之间的氧化性降解以及机械完整性的丧失，阴极不稳定性被认为是ASSB发育中最重要的障碍。在本研究中，我们通过开发具有两个关键设计元素的复合阴极结构来解决这些挑战：（1）具有高氧化稳定性的HALIDE SE，可以直接使用未涂层的4 V类CAM和（2）单晶（SC）凸轮以消除与体积变化和机械性不稳定相关的跨层间裂纹。我们展示了在此类ASSB细胞上的表现出色的性能，并结合了未涂层的SC-Lini 0.8 CO 0.1 Mn 0.1 O 2（NMC811）CAM，A LI 3 YCL 6（LYC）SE（LYC）SE和合金阳极中的LI-李 - 在C/5的高排放能力为170 mAh/g，在C/5的能力下，在C/5的能力下，几乎是90％的1000 cyc cyceles 1000 cycles 1000 cycles。通过对多晶和单晶NMC811复合阴极的比较研究，我们揭示了在后一种细胞设计中实现这种稳定循环的工作机制。该研究强调了正确的阴极复合设计的重要性，并为表现更好的ASSB细胞的未来发展提供了关键的见解。i
低成本、有弹性、不易燃的可充电铁离子电池，具有可扩展的制造和较长的循环寿命
更广泛的背景 近年来，水系金属离子电池因其低成本和安全性而备受关注。其中，锌离子电池一直是研究的主要焦点。然而，铁比锌更便宜，在地壳中的储量也更丰富，有望成为替代金属阳极，尽管它仍未得到充分开发。可靠的铁离子电池正极对于推进其研究和商业化至关重要，这需要简单的制备工艺和易于理解的机制。在此，我们介绍了使用聚苯胺作为铁离子电池活性材料的夹层型和圆柱形正极。该正极不含粘合剂，通过简单的低压压制工艺制造而成。它在 5C 倍率下可提供 225 mA hg 1 的高容量（而聚苯胺的理论容量为 300 mA hg 1）。此外，我们的高负载电池在 15C 倍率下表现出 27000 次循环的长循环寿命和 82% 的容量保持率。我们还进行了系统的理论研究，阐明了在充电和放电过程中铁离子与聚苯胺结合后的电化学行为。因此，这项工作为在固定储能应用中使用铁离子电池提供了一种可靠且有前景的解决方案，其性能可能优于铅酸电池和锂离子电池。
定制的阴极复合微结构使全固态电池在低压下具有长循环寿命
摘要：全固态电池（ASSB）的实际应用需要在低压下可靠运行，这仍然是一个重大挑战。在这项工作中，我们研究了由不同粒径固态电解质（SSE）组成的正极复合微结构的作用。由 LiNi 0.8 Co 0.1 Mn 0.1 O 2（NCM811）和细颗粒 Li 6 PS 5 Cl（LPSC）制成的复合材料在 NCM811 颗粒表面显示出更均匀的 SSE 分布，确保了紧密接触。此外，该复合材料的曲折度降低，从而增强了锂离子传导。这些微观结构优势可显着降低电荷转移电阻，有助于抑制低压条件下循环过程中的机械变形和电化学降解。因此，细 LPSC 正极复合材料在 2 MPa 的中等电堆压力下表现出增强的循环稳定性，优于粗 LPSC。我们的发现证实了微结构设计在实现低压条件下高性能 ASSB 运行中的重要作用。