NREL扩展纳米级成像能力 为电池未来提供更清晰的愿景

电芯是一个复杂多变的系统，每一个颗粒都有一个故事。

(来源:NREL)

据国外媒体报道，在国家可再生能源实验室(NREL)，有一种共识，即X射线成像技术是解开储能系统性能关键信息的钥匙。因此，NREL的研究人员在使用X射线诊断技术检测电池材料的成分和结构方面一直处于科技前沿。预计该实验室将增加一台新的X射线纳米计算机断层扫描(纳米CT)扫描仪。借助这项技术，未来NREL的研究人员可以更清楚地了解能源材料。

“作为电化学研究的领先机构，持续投资纳米CT等领先设施意义重大。”NREL的高级储能研究员姜懿翔·费恩根说:“这种扫描仪的空间分辨率高达50纳米，这大大增强了NREL的商业能力。此外，只有高能同步加速器X射线设施才能达到这个极限。”

这为研究人员打开了大门，有助于进一步分析和理解电池材料。当样品旋转时，X射线束可以创建具有极高分辨率的3D图像。通过这些图像，研究人员可以分析电池材料的性能，如晶体结构、化学成分和3D架构。考虑到纳米CT的非破坏性，研究人员可以实时观察材料的变化，以了解电池在运行或循环过程中的反应。

电池研究的未来机遇

来自NREL、加州大学圣地亚哥分校、亚眠大学和赛默飞世尔科技(Thermo Fisher Scientific)的领先纳米技术科学家联合撰写了一篇自然纳米技术综述，详细介绍了电池诊断成像的历史和发展趋势，以及利用机器学习技术改善现有成像和计算建模能力的机会。

通过机器学习技术训练计算机建模、预测结果和自动分析过程。结合纳米CT，可以开发预测模型来分析电极的微观结构或材料异质性(如颗粒形状的均匀性)如何影响电化学响应。因此，研究人员可以快速评估复杂的数据集，以确定下一代电池设计的新解决方案。

此外，通过生成GANs等建模工具，可以提高数字图像的分辨率，弥合诊断成像尺度之间的差距，从而提供锂离子电极颗粒形态(即其结构)的整体视图。比如不同电极颗粒的形状和大小差异很大，所以了解电池的工作模式和多尺度图像具有重要意义。即使放大也能看到劣化机理(或者对电池寿命、安全可靠性有负面影响的材料不一致)。当然，研究者应该知道观察哪个尺度。

最近，NREL与乌尔姆大学和阿贡国家实验室的研究人员合作，在《npj计算材料》杂志上发表了一篇演示文章，介绍了如何使用GANs提高显微镜图像的分辨率，并使其能够量化肉眼不可见的微小特征，如电极颗粒中的裂缝。

Finegan说:“研究人员希望利用这种新的纳米CT扫描仪，为合成和制造下一代电池材料的技术的未来发展提供信息。凭借内部高分辨率成像能力，研究团队可以加快速度，了解更多关于更抗降解机制(如颗粒破碎)的材料。在此基础上，结合其他微观技术和创新的机器学习方法，将表征能力提升到一个新的高度。”

1电芯是一个复杂多变的系统，每一个颗粒都有一个故事。

(来源:NREL)

据国外媒体报道，在国家可再生能源实验室(NREL)，有一种共识，即X射线成像技术是解开储能系统性能关键信息的钥匙。因此，NREL的研究人员在使用X射线诊断技术检测电池材料的成分和结构方面一直处于科技前沿。它……预计实验室将增加一台新的x光纳米计算机断层扫描仪。借助这项技术，未来NREL的研究人员可以更清楚地了解能源材料。

“作为电化学研究的领先机构，持续投资纳米CT等领先设施意义重大。”NREL的高级储能研究员姜懿翔·费恩根说:“这种扫描仪的空间分辨率高达50纳米，这大大增强了NREL的商业能力。此外，只有高能同步加速器X射线设施才能达到这个极限。”

这为研究人员打开了大门，有助于进一步分析和理解电池材料。当样品旋转时，X射线束可以创建具有极高分辨率的3D图像。通过这些图像，研究人员可以分析电池材料的性能，如晶体结构、化学成分和3D架构。考虑到纳米CT的非破坏性，研究人员可以实时观察材料的变化，以了解电池在运行或循环过程中的反应。

电池研究的未来机遇

来自NREL、加州大学圣地亚哥分校、亚眠大学和赛默飞世尔科技(Thermo Fisher Scientific)的领先纳米技术科学家联合撰写了一篇自然纳米技术综述，详细介绍了电池诊断成像的历史和发展趋势，以及通过使用机器学习技术改善现有成像和计算建模能力的机会。

通过机器学习技术训练计算机建模、预测结果和自动分析过程。结合纳米CT，可以开发预测模型来分析电极的微观结构或材料异质性(如颗粒形状的均匀性)如何影响电化学响应。因此，研究人员可以快速评估复杂的数据集，以确定下一代电池设计的新解决方案。

此外，通过生成GANs等建模工具，可以提高数字图像的分辨率，弥合诊断成像尺度之间的差距，从而提供锂离子电极颗粒形态(即其结构)的整体视图。比如不同电极颗粒的形状和大小差异很大，所以了解电池的工作模式和多尺度图像具有重要意义。即使放大也能看到劣化机理(或者对电池寿命、安全可靠性有负面影响的材料不一致)。当然，研究者应该知道观察哪个尺度。

最近，NREL与乌尔姆大学和阿贡国家实验室的研究人员合作，在《npj计算材料》杂志上发表了一篇演示文章，介绍了如何使用GANs提高显微镜图像的分辨率，并使其能够量化肉眼不可见的微小特征，如电极颗粒中的裂缝。

Finegan说:“研究人员希望利用这种新的纳米CT扫描仪，为合成和制造下一代电池材料的技术的未来发展提供信息。凭借内部高分辨率成像能力，研究团队可以加快速度，了解更多关于更抗降解机制(如颗粒破碎)的材料。在此基础上，结合其他微观技术和创新的机器学习方法，将表征能力提升到一个新的高度。”

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