电池|ai技术发现新奥秘,电池寿命再次延长50%,电动汽车续航更长

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人类能够发明出电池可以充电 , 这是一项多么伟大创新 。 但电池会老化 , 因此在更换或回收电池时会产生高昂的成本 。 为了解决这个问题 , 斯坦福大学材料科学与工程系副教授威廉·朱(WilliamChueh)发明了一种创新的分析方法 , 可以生产出性能更好的电池 , 从而帮助生产出的“坚不可摧”电池 。 科学家将人工智能与原子级图像相结合 , 进行分析后发现奥秘 , 通过ai智能分析后 , 科学家终于发现了有关于电池磨损的真正原因 , 虽然只是小发现 , 意味着日后对寿命延迟有着重大意义 。
【电池|ai技术发现新奥秘,电池寿命再次延长50%,电动汽车续航更长】
研究人员表示 , 他们开发了一种基于LFP材料的特定类型的锂离子电池 。 电池不使用供应链受限的化学品 , 因此它将加速电动汽车进入大众市场的脚步 。

科学家解释说:“想象一下 , 电池是一个陶瓷咖啡杯 , 当加热或冷却时 , 会发生热膨胀和冷收缩 , 导致陶瓷出现缺陷 。 每次充电时 , 电池中的材料都会经历相同的过程 , 然后耗尽电能 , 导致故障 。 ”科学家指出 , 温度不是电池破裂的原因 , 而是每个充电周期中材料之间的机械应变 。 “不幸的是 , 我们对原子结合的纳米级上发生的变化知之甚少 。 但是在高分辨率的显微镜的支持 , 我们可以看到这些变化 , 人工智能帮助我们了解这些变化的过程 。 这是我们第一次在纳米级上可视化和测量这些 , ”

科学家还说:“所有给定材料的性质都是其化学和原子能物理相互作用的函数 , 我称之为‘化学力学' 。 更重要的是 , 物体越小 , 组成材料的原子越多样 , 预测材料的方法就越困难 。 ”
使用人工智能进行图像分析并不是什么新鲜事 , 但使用这项技术来研究最小尺度的原子相互作用是很少见的 。 在医学领域 , 人工智能已经成为分析各种疾病图像的工具 。 同时 , 在材料科学领域 , 高分辨率X射线、电子和中子显微镜的新方法允许在纳米尺度上进行直接可视化 。

越来越多的电动汽车制造商和电池密集型企业采用LFP材料 。 在这个项目中 , 研究团队选择了LFP和磷酸铁锂作为阴极材料 。 这种电极不含钴和镍 , 而钴和镍主要用于商用电池 。 LFP电池也非常安全 , 尽管它们每磅的含电量更少 。 虽然LFP已经研究了20年 , 但到目前为止 , 只有两个关键的突出技术问题得到了解 。 第一个问题是了解材料在充放电过程中的弹性和变形 。 第二个问题是在LFP部分稳定或“亚稳态”的特定机制下 , 材料是如何膨胀和收缩 。 目前 , 通过图像学习技术 , 首次解释了这两个问题 。

他将其应用于扫描透射电子显微镜产生的一系列二维图像和高级(光谱叠加成像)X射线图像 。 通过图像发现这些 , 日后对电池的容量、能量保持率和速率都很重要 。 更重要的是 , 科学家认为这项技术可以扩展到大多数晶体材料 , 或者可以制成良好的电极 。 “人工智能可以帮助我们理解这些物理关系 , 这对于预测新电池的性能、实际应用的可靠性以及随时间的退化等都有着至关重要 。