（文章來源：電子工程世界）

現在鋰離子電池集眾多重要優點于一身，已經大受熱捧。與其他類型的可充電電池相比，它們更輕，由于鋰的活性很高，可以在原子鍵中儲存大量能量。然而，這些電池對一些行業來說是有問題的，特別是對科技和汽車公司，尤其是后者，如今的汽車行業正在尋求走向電氣化的道路。對于許多消費設備來說，雖然它們的效率越來越高，但智能手機和其他形式的可穿戴設備仍然需要每1－2天充電一次。

一些有前景的電池技術包括鋰－硫電池，這種電池對環境的影響比鋰要小。美國研究人員已經能夠開發出一種鋰－硫電池，這種電池可以為智能手機提供最多5天的動力，它的性能優于鋰離子電池，反過來，這種電池的制造成本也更低。IBM的研究人員聲稱發現了一種新的電池化學物質，這種化學物質不含鎳和鈷等重金屬，而且充電速度比鋰離子快，而且具有更高的功率和能量密度。

此外，無線感應充電是另一個有趣的領域，但能夠從電磁波中獲取能量是一個挑戰。一組研究人員已經開發出一種只有幾個原子厚度的rectenna（無線電波收集天線），可以整合到設備中，這樣就可以從Wi－Fi中獲取交流電源，并將其轉換成直流電直接為設備供電。這些只是正在研究或開發的技術范圍和多樣性的一個例子，但是鋰離子電池仍然無處不在，使用案例的數量還在繼續增長。

所有的鋰離子電池都會隨著時間的推移而損耗，因此大量的研究都集中在鋰離子電池的管理上。電池性能下降是一個復雜的精細的化學過程，每一個過程對電池的性能沒有太大的影響，但合在一起會嚴重縮短電池的性能和壽命。電池的壽命通常是在充電周期中規定的，其中一個周期是充電到一個特定的水平和充分放電到終止電壓。如果一個電池可以使用250次，你可以在電量低于使用壽命之前給它充電250次。

對于許多設備來說，很少會對這種循環等級進行測量，但是可以利用關于鋰離子電池如何工作知識的積累來更好地管理循環壽命。例如，眾所周知，充電到特定的電壓將通過碳質陽極材料表面鈍化（SEI）或電解液的氧化來影響電池的循環壽命，從而導致陰極鈍化材料表面的電阻層積累。

高速充電也會對電池磨損產生影響，但研究表明，在充電過程中，恒壓部分對電池的損害最大。然而，這些預測電池健康狀況的方法忽略了許多可以表明電池健康狀況的重要特征。現在很多研究都集中在跟蹤電池內部發生的許多過程，為了實現這一目標，科學家們正在使用各種新技術來探測電池的工作狀態。

一支國際科學家團隊一直在研究導致鋰電池電極電池退化的動態過程，并使用中子和x射線斷層掃描來提高他們對相關過程的理解。來自柏林亥姆霍茨－ zentrum實驗室和倫敦大學學院的研究小組正在使用一種數學方法，他們將電極以緊湊的圓柱體形式展開，觀察電極表面的過程。

Alessandro Tengattini是法國格勒諾布爾成像研究所的儀器科學家，他表示：“這項研究主要集中在兩個方面。我們想要提高效率水平，這樣就可以開發出更耐用的電池，可以承受更多的充電周期，另一個問題是安全問題。全世界已經有很多鋰電池著火爆炸或電池膨脹的案例。兩者都存在嚴重的風險。為了更好地了解電池的結構，研究人員已經能夠使用兩種互補的斷層掃描方法的組合來觀察充電和放電時的電極表面。

數據由hzbberii和Institut Laue－Langevin （ILL）提供，然后在格勒諾布爾的歐洲同步輻射設施（ESRF）使用x射線斷層攝影術。在那里，數據被用來分析電極的微結構和檢測任何變形和不連續性。NeXT－Grenoble實驗室的儀器可以同時獲取x射線和中子層析成像，這是Laue－Langevin研究所和Grenoble－Alpes大學合作開發的。

當談到鋰離子電池時，其緊湊的設計通常是通過將電池電極的薄夾層纏繞成圓柱形來實現的——這是因為電極需要一個大的表面來促進高容量和快速充電。這種數學方法使物理學家們幾乎可以展開電池的電極——因為電池的圓柱形繞組很難定量檢測。

只有通過數學分析和虛擬展開，才能得出關于繞組各個部分的過程的結論。算法最初是為展開紙莎草卷軸而設計的，但可以用來找出緊湊密集的纏繞電池到底發生了什么——因此纏繞電池的特征問題現在可以研究了。根據Tengattini的說法，這項研究得出了一些有趣的發現。Tengattini的研究不僅在電池內部出現了加速和耗盡速度更快的小塊區域，而且電池的部分區域也完全關閉了。

當這組科學家一直在研究電池的物理結構時，來自劍橋和紐卡斯爾大學的科學家們設計了一種機器學習方法，他們聲稱這種方法可以預測電池的健康狀況。據參與研究的科學家稱，該方法的準確度是目前行業標準的10倍。這項技術的工作原理是向電池中發送電脈沖并測量其響應。然后通過機器學習算法對它們進行測量和處理，以預測電池的健康狀況和壽命。這是一種非侵入性技術，是任何現有電池系統的簡單附加組件。

來自劍橋卡文迪什實驗室的阿爾法·李博士解釋：“安全性和可靠性是最重要的設計標準，因為我們開發的電池可以在一個小空間里儲存大量的能量，他是這項研究的負責人之一。“通過改進監測充放電的軟件，并使用數據驅動軟件來控制充電過程，我相信我們可以在電池性能上有很大的改善。”

研究人員已經進行了超過20，000次的實驗測量來訓練模型，這是同類數據中最大的。重要的是，該模型學會了如何從無關的噪聲中區分重要的信號。研究人員已經能夠證明，機器學習模型可以被解釋為關于電池退化物理機制的線索。這個模型可以告訴我們哪些電信號是最多的與老化相關，這反過來又使他們能夠設計特定的實驗來探究電池退化的原因和方式。

研究人員現在使用他們的機器學習平臺來了解不同電池化學物質的降解情況。他們還在開發最優的電池充電協議，通過機器學習供電，以實現快速充電和最小化退化。隨著新技術的出現和對更優質電池技術的需求，我們預測鋰離子電池的健康狀況和剩余使用壽命至關重要。據參與這些不同項目的科學家解釋，這項工作將有助于開發更安全、更可靠的電池，用于各種新設備——從電動汽車到各種消費電子產品。
（責任編輯：fqj）