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《【Advanced Science】联锁电极将硅电池的寿命推向极限》

  • 来源专题：新能源汽车
  • 编译者： 王晓丽
  • 发布时间：2025-05-15

  • ?研究机构与人员?

    韩国浦项科技大学（POSTECH）与西江大学联合团队（Soojin Park教授、Jaegeon Ryu教授等）在《Advanced Science》（2025）发表研究，第一作者为Dong-Yeob Han。

    ?研究内容与创新?

    针对硅负极电池在充放电过程中体积膨胀300%导致的电极-电解质界面分离问题，团队开发了?原位互锁电极-电解质系统（IEE）?：

    ?化学键合技术?：通过共价键将电极与准固态电解质（QSSE）永久结合，形成类似"砖块-砂浆"的互锁结构，即使机械应力下仍保持紧密接触。

    ?性能突破?：

    能量密度达403.7 Wh/kg（质量能量密度比商用锂电池高60%）和1,300 Wh/L（体积能量密度翻倍）；

    循环稳定性显著提升，传统电池数周期后容量衰减，IEE电池保持长期稳定。

    ?应用价值?

    该技术可延长电动车续航、提升电子设备电池寿命，为高能量密度与耐久性兼具的下一代储能系统提供新方向。

    原文链接： Dong‐Yeob Han et al, Covalently Interlocked Electrode–Electrolyte Interface for High‐Energy‐Density Quasi‐Solid‐State Lithium‐Ion Batteries, Advanced Science (2025). DOI: 10.1002/advs.202417143

  • 原文来源：https://techxplore.com/news/2025-05-interlocked-electrodes-silicon-battery-lifespan.html
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  • 《人工智能大模型“拿捏”电池寿命》
    • 来源专题：能源情报网监测服务平台
    • 编译者：郭楷模
    • 发布时间：2024-09-25
    • 从清晨唤醒我们的闹钟，到随身携带的手机，再到电动汽车、无人机等新兴产品，无一不依赖于电池提供的稳定电力。 然而，随着电池使用时间的增长，其容量会逐渐衰减，造成供电时间缩短，影响设备的正常功能。如果能及时检测电池寿命，用户就能在电池性能明显下降前采取相应措施，从而避免因电池问题导致的设备故障或数据丢失，延长电池整体使用寿命。 近日，中国科学院大连化学物理研究所(以下简称大连化物所)研究员陈忠伟、副研究员毛治宇团队，联合西安交通大学教授冯江涛，在电池健康管理领域取得新进展。他们开发了一种新型的深度学习模型，有效解决了传统方法对大量充电测试数据的依赖问题，为电池实时寿命预估提供了新思路，实现了锂电池寿命的端到端评估。同时，该模型作为团队开发的第一代电池数字大脑PBSRD Digit核心模型的重要组成部分，为电池智能管理提供了解决方案。相关成果发表于《电气电子工程师学会交通电气化学报》。 难以预测的电池寿命 电池的循环寿命是指电池在规定的充放电条件下，经历多次完全充放电循环后，容量或性能下降到初始值的某一规定百分比所能经历的充放电次数。通常以电池容量衰减到初始值的80%作为循环寿命的“终点”。 假如一部手机的电池循环寿命是500次，这就意味着，如果每天把手机电量完全用完再充满，那么大约500天后，你就会感觉手机电量没有以前那么耐用了，因为电池的循环寿命到了。 由于电池容量退化是一个受多种因素影响的动态过程，包括充放电循环次数、充放电深度、环境温度、电池老化等，这些因素相互作用，使得电池寿命预测变得尤为复杂。 此前，电池寿命预测都在实验室内进行。比如让电池加速循环，在高温45℃下高倍率运行，以此推断它在实际应用场景中的使用寿命。但是，不同的应用场景和运行条件会对锂电池寿命产生显著影响，以致无法实现对电池的精准预测。 目前，很多团队正积极投身于人工智能领域的探索。“遗憾的是，当前的人工智能技术及其学习深度，以及有限的人力资源，不能完全满足对电池寿命进行精确检测的需求。”毛治宇说，“基于这一现状，我们萌生了一个设想——设计一个能够直接且高效检测电池寿命的创新模型。这一模型致力于突破现有技术的局限，为电池健康管理提供更为可靠和智能的解决方案。” 人工智能模型让电池“透视” 2017年，毛治宇在加拿大滑铁卢大学读博士，陈忠伟是他的导师。当时，人工智能刚刚起步，他们想尝试一下，用它能否解决电池寿命检测这一难题。 “实际上，电池包括正极、负极、隔膜、电极液等，是一个复杂的电化学系统。但是，那时候的模型还停留在简单的神经网络学习，人工智能检测刚刚开始，我们就用自己的电池尝试测试，并纳入此前未被考虑到的电池老化问题，最终检测出来的电池寿命与实际寿命相比，精度有了很大提高。”毛治宇回忆当初第一次尝试时说。 这次初步尝试开启了毛治宇在人工智能应用于电池智能管理方向的科研之路。后来，二人先后归国工作，毛治宇又加入了陈忠伟的团队。 陈忠伟团队有一个方向是智能电池，包括人工智能应用于科学、人工智能应用于工程，毛治宇想在这里圆梦。而目前科技领域已有多个人工智能的计算模型，他们“借风使船”结合多个模型，实现了优势互补。 “我们利用了Vision Transformer结构，它可以进行并行计算，同时处理多个任务。”论文第一作者、在大连化物所从事博士后研究的刘云鹏介绍，“还有一个空间流加时间流的双流框架，可提取多维时间尺度信息，同时借助高效自注意力机制减少计算复杂度。我们根据不同的优势将这两种算法进行了结合。” 这项研究提出了一种基于少量充电周期数据的深度学习模型，该模型通过带有双流框架的Vision Transformer结构和高效自注意力机制，捕捉并融合多时间尺度隐藏特征，实现对电池当前循环寿命和剩余使用寿命的准确预测。 该模型在仅使用15个充电周期数据的情况下，能够将上述两种预测误差分别控制在5.40%和4.64%以内。并且，在面对训练数据集内未出现的充电策略时，仍能保持较低的预测误差，证明了其zero-shot泛化能力。 打造“电池数字大脑” 同时，该电池寿命预测模型是第一代电池数字大脑PBSRD Digit的重要组成部分。通过将模型整合到该系统中，进一步提高了系统的准确性。目前，该电池数字大脑系统作为大规模工商业储能和电动汽车的能量管理核心，可部署于云端服务器和客户端嵌入式设备。 “现在新能源特别是储能是热点话题，很多厂家都想开发全生命周期的电池智能管理系统。我们希望建设一个完整的电池数字大脑，能够更好地管理电池，像大脑一样控制电池的各个方面，让电池效率更高、寿命更长。这是我们未来的一个智能化发展方向。”毛治宇介绍说。 事实上，陈忠伟、毛治宇、刘云鹏正好是一个团队内的“师徒三代”。经过多年发展，团队在电化学、电催化、人工智能方面都有着深厚的积累。他们的目标是打造从基础研究到关键技术开发再到产业应用示范的全链条模式，以应用为导向真正走向产业化，乃至对整个领域产生影响。 150余人的团队中，会聚了超过50位经验丰富的工程师。他们具有不同的技术背景，不乏在大数据架构与算法领域深耕多年的专家，擅长将前沿的算法研究转化为高效、稳定的系统架构，确保技术成果能够顺利落地。 正是这种“研究+开发”深度融合的模式，使得团队能够跨越传统界限，促进不同领域知识与技术的交叉融合。工程师们不仅能独立承担项目研发的重任，还能与科研人员紧密合作，将最新研究成果迅速转化为产品功能，从而加速技术创新与产业升级的步伐。 通过这种高效的协作机制，团队不仅在电池寿命检测等特定领域取得突破，还能灵活应对各种复杂挑战，推动多个项目并行发展，最终实现多元化、全方位的技术创新目标。 “未来，我们计划利用模型提炼等技术进一步优化模型，以提高资源利用率，打造真正的数字大脑。”陈忠伟说。 相关论文信息： https://doi.org/10.1109/TTE.2024.3434553
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  • 《拥有新结构的新器件，让电池寿命翻百倍》
    • 来源专题：中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者：冯瑞华
    • 发布时间：2018-05-21
    • 在用户关于智能手机，笔记本电脑和其他用电池供电的电子产品的投诉中，电池寿命太短是主要投诉问题，同时在某些情况下，这些设备还会产生大量热量。现在，由密苏里大学（MU）物理学和天文学副教授Deepak K. Singh领导的一组物理学家开发了一种能够同时解决这两个问题的器件材料。针对这种具有独特结构的（即一种可展现出独特电子特性的“蜂窝”晶格）磁性材料，该团队已经申请了专利。 “半导体二极管和放大器通常由硅或锗制成，是现代电子设备的的关键元件。”Singh（他也是密苏里大学的磁性和超导电性研究实验室的首席研究员）说，“二极管通常只沿一个偏置方向通过器件传导电流和电压，但是当电压反转时，电流就会停止，这种切换过程由于能量消耗或电源耗尽而耗费大量能量，从而影响电池的寿命。通过用磁性系统代替半导体，我们相信我们可以创造出一种更高效的设备，它的功能更强大，功耗更低。” Singh的团队开发了一种二维纳米结构材料，这种材料是通过在硅表面的蜂窝结构模板上沉积磁性合金或坡莫合金（又称高导磁合金）而产生的。新材料可以传导单向电流，或单向流动的电流。与通常包含在电子器件中的半导体二极管相比，这种材料的耗散功率也显著降低。 磁性二极管为消耗很少功率的新型磁性晶体管和放大器铺平了道路，从而提高了电源的效率。这可能意味着设计师可以将电池寿命提高100倍以上。在计算机处理器中，耗散较少的功率还可以减少笔记本电脑或台式机CPU中产生的热量。 Singh说：“虽然开发出最终产品需要做更多的工作，但该设备可能意味着正常的5小时充电寿命可能会增加至500小时以上。该器件还可以作为其他外围器件（如闭路摄像机或射频衰减器）的“开关”，从而降低了通过器件的功率流。我们已经申请了美国专利，并已开始组建一家分拆公司，以帮助我们将该设备推向市场。” 与这项研究相关的拟成立的初创公司，强调了该大学对该州经济发展努力的影响，包括：在Mizzou进行的研究成果的商业化、劳动力发展和就业增长，居民生活质量改善，以及吸引公司和企业进入该州。将MU技术商业化的公司已经获得了数亿美元的投资和资助，以推进其商业化工作。2017年，技术管理和产业关系办公室报告称，美国向MU社区的成员颁发了31项美国专利。 原文来自rdmag.原文题目：New Device could Increase Battery Life of Electronics by a Hundred-Fold。 .
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