研究人员利用机器学习开发电池技术 旨在开发10分钟充电电池

在利用机器学习加速电池设计的过程中，科学家们迈出了重要的一步：将机器学习与从物理学指导的实验和方程中获得的知识相结合，以发现快速充电锂离子电池寿命缩短的原因。

据外媒报道，来自斯坦福大学、SLAC国家加速器实验室、麻省理工学院和丰田研究所的研究人员首次将“科学机器学习”方法应用于电池循环。目标是将基础研究和行业知识相结合，开发一种可在10分钟内充电的长寿命电动汽车电池。首席研究员Will Chueh表示，这项研究推翻了长期以来关于锂离子电池如何充电和放电的假设，并为研究人员设计更耐用的电池提供了一套新的规则。丰田研究所的高级研究科学家Patrick Herring说：“通过了解电池内部发生的基本反应，我们可以延长电池寿命，实现更快的充电速度，并设计更好的电池材料

在前两项研究进展中，研究人员利用更传统的机器学习形式显著加快了电池测试和筛选可行充电方法的过程，以找到最佳方法。然而，他们没有确定一些电池比其他电池寿命更长的潜在物理或化学原因。Chueh说：“在这种情况下，我们正在教机器如何学习一种新的故障机制的物理原理，以设计更好、更安全的快速充电电池。快速充电会给电池带来巨大压力，并对其造成损坏。解决这个问题是推动电动汽车发展和帮助减少对气候影响的关键。”。“将这三种方法结合起来，预计将加快新电池技术的发展速度，将从实验室到达消费者手中所需的时间减少三分之二。这种新的联合方法还可以用于开发用于更大规模风能和太阳能（000591，Geba）发电的电网级电池系统。

这项新的研究将集中在电池电极上，电池电极是由纳米颗粒聚集在一起形成的。在充电和放电过程中，锂离子在正极和负极之间来回移动，进入和离开颗粒。在这种持续的作用下，粒子会膨胀、收缩和破裂，逐渐降低其储存电荷的能力。快速充电只会让情况变得更糟。为了更详细地观察这一过程，研究团队观察了由镍、锰和钴组成的正极颗粒的行为，这些颗粒是电动汽车电池中使用最广泛的材料之一。这些颗粒可以在电池放电过程中吸收锂离子，并在充电过程中释放锂离子。研究人员使用斯坦福同步辐射光源的X射线对快速带电的粒子进行了全面观察。然后，这些粒子被带到劳伦斯伯克利国家实验室的先进光源，并使用扫描X射线透射显微镜对单个粒子进行检测。相关实验数据、来自快速充电数学模型的信息以及描述这一化学和物理过程的方程信息已被纳入科学的机器学习算法。研究人员表示，在建模过程中，“我们没有像前两项研究那样简单地输入数据，让计算机直接计算模型。相反，我们教计算机如何选择或学习正确的方程，以获得正确的物理信息

科学家们一直认为，粒子之间的差异可以忽略不计，它们储存和释放离子的能力受到锂在粒子内移动速度的限制。从这个角度来看，锂离子将以大致相同的速度同时流入和流出所有粒子。通过这种新方法，可以看出，当电池充电时，这些颗粒本身控制着锂离子从正极颗粒中去除的速度。一些粒子会立即释放大量离子，而另一些粒子则只释放很少甚至根本不释放离子。此外，快速释放的粒子会……

继续以比它们的邻居更快的速度释放离子。这是一种以前从未发现过的正反馈效应。研究人员表示，“现在我们已经发现了锂在电池内的移动方式，这与科学家和工程师的想象非常不同。不均匀的充电和放电会给电极带来更大的压力，缩短它们的工作寿命。从根本上理解这一过程是解决快速充电问题的重要一步。”。“科学家表示，这种新方法有可能提高成本、存储容量、耐用性和其他重要性能，具有广泛的应用，如电动汽车、

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