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研究背景

鋰離子電池（LIBs）是現代能源存儲技術中最為重要的組成部分，廣泛應用于電動車（EVs）、移動設備、可再生能源存儲等領域。與傳統的鉛酸電池相比，鋰離子電池具有能量密度高、壽命長、充電速度快等顯著優點。然而，鋰離子電池的老化和退化機制仍然是科學研究中的重大挑戰。由于使用條件和負載曲線的復雜性，如何在實際應用中準確評估電池的壽命和性能仍面臨諸多問題。這些問題主要涉及電池在動態放電情況下的退化行為以及如何更好地模擬實際使用條件進行實驗驗證。??

成果簡介

為了解決這一問題，斯坦福大學Alexis Geslin, Le Xu（重慶大學校友）, Devi Ganapathi，William C. Chueh & Simona Onori等人在Nature Energy期刊上發表了題為“Dynamic cycling enhances battery lifetime”的最新論文。該團隊系統地比較了不同動態放電曲線與恒流放電曲線的影響，旨在填補實驗和數據驅動方法之間的空白。研究設計了四種不同的放電占空比來模擬實際駕駛中的負載曲線，并使用真實和合成的現場數據創建了多種動態放電協議。通過對92個商用硅氧化物-石墨/鎳鈷鋁鋰離子電池進行24個月的測試，研究發現動態放電相較于恒流放電顯著提高了電池的使用壽命，提升幅度達到38%。

研究還通過可解釋的機器學習方法揭示了低頻電流脈沖在退化過程中的重要性，尤其是在模擬電動車駕駛負載的情況下。該團隊還確定了在平衡時間誘導的老化與循環老化的過程中，最佳的C速率窗口約為0.3C到0.5C，符合實際駕駛條件。

研究亮點

（1）實驗首次比較了不同動態放電曲線與恒流放電曲線在鋰離子電池老化過程中的影響，得到了動態放電顯著提高電池使用壽命的結果。具體而言，在相同的平均電流和電壓窗口下，動態放電曲線比恒流放電增加了多達38%的等效充放電周期。

（2）實驗通過在92個商用硅氧化物-石墨/鎳鈷鋁鋰離子電池上進行24個月的循環測試，分析了47種不同的動態放電曲線，涵蓋了從C/16到C/2的平均放電C速率。研究發現，在平衡時間誘導的老化與循環老化方面，最佳的C速率窗口約為0.3C到0.5C，該范圍內的平均C速率符合現實使用條件。

（3）實驗通過可解釋的機器學習方法分析了動態放電曲線對電池退化的影響，揭示了低頻電流脈沖（平均8.2 mHz）在放電信號中的重要性。此發現有助于理解不同放電模式對電池壽命的具體影響，并強調了動態放電條件下時間誘導的老化對電池的貢獻。

圖文導讀

圖1: 放電協議概述。

圖2: 動態放電曲線導致大范圍的降解曲線。

圖3: SHAP分析確定了放電特性的重要性，以預測EoL指標。

圖4: 退化模式 Qne, Qpe和QLi影響和起源。

總結展望

本文的研究揭示了動力學放電曲線與電池老化之間的強相關性，尤其是在實際電動汽車（EV）駕駛條件下的放電過程對電池壽命的影響。研究表明，傳統的恒流放電方式并不能有效模擬實際駕駛環境中的老化過程，而動態放電周期能夠顯著延長電池使用壽命。此外，時間誘導的老化效應在EV相關的C速率（≤0.4C）下成為主導因素，這表明長時間的充放電過程對電池壽命的影響比循環過程更為顯著。

這項工作強調了在電池研究中需要采用更接近實際使用場景的動態循環協議，以更準確地捕捉電池老化的趨勢。同時，研究還表明，基于這些動態循環的實驗數據，可以開發模型來映射恒流與動態循環引起的電池退化差異。因此，在新型電池材料和電池設計的開發過程中，采用更加現實的測試協議，不僅有助于優化電池性能，也有助于深入理解其老化機理。這一發現不僅對電池研究具有重要意義，也為物理科學中的材料和器件老化研究提供了新的視角。

文獻信息

Geslin, A., Xu, L., Ganapathi, D. et al. Dynamic cycling enhances battery lifetime. Nat Energy (2024).

原創文章，作者：zhan1，如若轉載，請注明來源華算科技，注明出處：http://www.zzhhcy.com/index.php/2024/12/11/e1b44fd782/

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