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盖世汽车讯 在行使机械学习来加速电池设计方面,科学家们迈出了主要的一步:将机械学习与从实验和由物理学指导的方程式中获得的知识连系起来,从而发现快速充电锂离子电池寿命缩短的缘故原由。

(图片泉源:SLAC)

据外媒报道,斯坦福大学、SLAC国家加速器实验室(SLAC National Accelerator Laboratory)、麻省理工学院和丰田研究所的研究职员,首次将“科学机械学习”(scientific machine learning)方式应用于电池循环,其目的是将基础研究和行业知识连系起来,开发一种可以在10分钟内充电的长寿命电动汽车电池。

主要研究职员Will Chueh示意,这项研究效果推翻了耐久以来关于锂离子电池若何充放电的假设,并为研究职员提供了一套新规则,用以设计更持久的电池。

丰田研究所高级研究科学家Patrick Herring示意:“通过领会电池内部发生的基本反映,我们可以延伸电池寿命,实现更快的充电速率,并设计出更好的电池质料。”

在之前的两项研究希望中,研究职员行使更传统的机械学习形式,大幅加速电池测试和筛选可行充电方式的历程,以找到更佳方式。然则,对于为何一些电池比其他电池的续航时间更长这一问题,他们并没有找到其中潜在的物理或化学缘故原由。

Chueh示意:“在这种情形下,我们正在教机械若何学习一种新型失效机制的物理原理,以设计更好、更平安的快速充电电池。快速充电会给电池带来极大的压力,并对电池造成损害。解决这一问题,是推动电动汽车生长的要害,并有助于削减对天气的影响。”

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将这三种方式连系起来,有望加速新电池手艺的开发速率,使其从实验室到达消费者手中的时间缩短三分之二之多。这种新的团结方式也可用于开发电网级电池系统,用于更大规模的风能和太阳能(000591,股吧)发电。

这项新的研究将重点放在电池电极上,这种电极由纳米级颗粒凝聚在一起形成颗粒。在充放电历程中,锂离子在正负极之间往返移动,从颗粒中进收支出。在这种延续不停的作用下,粒子会发生膨胀、缩短和破碎,使其储存电荷的能力逐渐降低。快速充电只会让情形变得更糟。

为了更详细地考察这一历程,研究小组考察由镍、锰和钴组成的正极颗粒的行为,这种NMC质料是电动汽车电池中使用最普遍的质料之一。这些颗粒可以在电池放电时吸收锂离子,并在充电时将其释放出来。研究职员行使斯坦福同步辐射光源(SLAC's Stanford Synchrotron Radiation Lightsource)的X射线,对正在举行快速充电的粒子举行周全考察。然后,将粒子带到劳伦斯伯克利国家实验室的先进光源(Lawrence Berkeley National Laboratory's Advanced Light Source),用扫描X射线透射显微镜举行检测,追踪单个粒子。

相关实验数据、来自快速充电数学模子的信息,以及形貌这一化学和物理历程的方程式信息,被纳入了科学机械学习算法。研究职员示意,在建模历程中,“我们没有像前两项研究那样,通过简朴地输入数据,让盘算机直接盘算出模子,而是教会了盘算机若何选择或学习准确的方程,从而获得准确的物理信息。”

科学家们一直以为颗粒之间的差异微不足道,其储存和释放离子的能力,受限于锂在颗粒内的移动速率。从这一角度看,锂离子会在统一时间流入和流出所有粒子,而且速率大致相同。

通过新方式可以看出,当电池充电时,这些颗粒自己控制锂离子从正极颗粒中移出的速率。有些粒子会立刻释放大量离子,而另一些粒子释放的离子很少,甚至基本不释放。而且,快速释放的粒子会继续释放离子,其速率比它们的邻人更快。这是一种努力的反馈效果,是以前没有发现的。

研究职员示意:“现在,我们发现了锂在电池内部的移动方式,这与科学家和工程师们想象的大不相同。不平均充放电给电极带来了更大的压力,使其事情寿命缩短。从基本上领会这一历程,是解决快速充电问题的主要一步。”

科学家们示意,新方式有望提高电池的成本、存储容量、耐用性和其他主要性能,而且应用局限普遍,如电动汽车、条记本电脑,以及在电网上大规模储存可再生能源。

(责任编辑:李佳佳 HN153)
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