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    • ai技術發現新奧秘,電池壽命再次延長50%,電動汽車續航更長
    • 發布時間:2022/2/19 13:45:56
    •  人類能夠發明出電池可以充電,這是一項多么偉大創新。但電池會老化,因此在更換或回收電池時會產生高昂的成本。為了解決這個問題,斯坦福大學材料科學與工程系副教授威廉·朱(WilliamChueh)發明了一種創新的分析方法,可以生產出性能更好的電池,從而幫助生產出的“堅不可摧”電池??茖W家將人工智能與原子級圖像相結合,進行分析后發現奧秘,通過ai智能分析后,科學家終于發現了有關于電池磨損的真正原因,雖然只是小發現,意味著日后對壽命延遲有著重大意義。

       

       

      研究人員表示,他們開發了一種基于LFP材料的特定類型的鋰離子電池。電池不使用供應鏈受限的化學品,因此它將加速電動汽車進入大眾市場的腳步。

       

       

      科學家解釋說:“想象一下,電池是一個陶瓷咖啡杯,當加熱或冷卻時,會發生熱膨脹和冷收縮,導致陶瓷出現缺陷。每次充電時,電池中的材料都會經歷相同的過程,然后耗盡電能,導致故障。”科學家指出,溫度不是電池破裂的原因,而是每個充電周期中材料之間的機械應變。“不幸的是,我們對原子結合的納米級上發生的變化知之甚少。但是在高分辨率的顯微鏡的支持,我們可以看到這些變化,人工智能幫助我們了解這些變化的過程。這是我們第一次在納米級上可視化和測量這些,”

       

       

      科學家還說:“所有給定材料的性質都是其化學和原子能物理相互作用的函數,我稱之為‘化學力學'。更重要的是,物體越小,組成材料的原子越多樣,預測材料的方法就越困難。”

       

       

      使用人工智能進行圖像分析并不是什么新鮮事,但使用這項技術來研究最小尺度的原子相互作用是很少見的。在醫學領域,人工智能已經成為分析各種疾病圖像的工具。同時,在材料科學領域,高分辨率X射線、電子和中子顯微鏡的新方法允許在納米尺度上進行直接可視化。

       

       

      越來越多的電動汽車制造商和電池密集型企業采用LFP材料。在這個項目中,研究團隊選擇了LFP和磷酸鐵鋰作為陰極材料。這種電極不含鈷和鎳,而鈷和鎳主要用于商用電池。LFP電池也非常安全,盡管它們每磅的含電量更少。雖然LFP已經研究了20年,但到目前為止,只有兩個關鍵的突出技術問題得到了解。第一個問題是了解材料在充放電過程中的彈性和變形。第二個問題是在LFP部分穩定或“亞穩態”的特定機制下,材料是如何膨脹和收縮。目前,通過圖像學習技術,首次解釋了這兩個問題。

       

       

      他將其應用于掃描透射電子顯微鏡產生的一系列二維圖像和高級(光譜疊加成像)X射線圖像。通過圖像發現這些,日后對電池的容量、能量保持率和速率都很重要。更重要的是,科學家認為這項技術可以擴展到大多數晶體材料,或者可以制成良好的電極。“人工智能可以幫助我們理解這些物理關系,這對于預測新電池的性能、實際應用的可靠性以及隨時間的退化等都有著至關重要。

       

       

      研究人員表示,這項技術已被用于在原子水平上采用各種新的電池設計。一個是新的電池控制軟件,它可以管理充電和放電,以延長電池壽命的50%。另一個是開發更精確的計算模型,以便電池工程師可以在計算機上而不是在實驗室中探索替代電極材料。“人工智能可以幫助我們以新的方式看待材料,從而有可能找到更好的替代品,”這就意味著日后電池的壽命更長,維護成本更低,同時也解決了汽車的續航里程短,以及各方面等問題。

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