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（圖片來源：SLAC）
據(jù)外媒報道，斯坦福大學、SLAC國家加速器實驗室（SLAC National Accelerator Laboratory）、麻省理工學院和豐田研究所的研究人員，首次將“科學機器學習”（scientific machine learning）方法應(yīng)用于電池循環(huán)，其目標是將基礎(chǔ)研究和行業(yè)知識結(jié)合起來，開發(fā)一種可以在10分鐘內(nèi)充電的長壽命電動汽車電池。
主要研究人員Will Chueh表示，這項研究結(jié)果推翻了長期以來關(guān)于鋰離子電池如何充放電的假設(shè)，并為研究人員提供了一套新規(guī)則，用以設(shè)計更持久的電池。
豐田研究所高級研究科學家Patrick Herring表示：“通過了解電池內(nèi)部發(fā)生的基本反應(yīng)，我們可以延長電池壽命，實現(xiàn)更快的充電速度，并設(shè)計出更好的電池材料。”
在之前的兩項研究進展中，研究人員利用更傳統(tǒng)的機器學習形式，大幅加快電池測試和篩選可行充電方法的過程，以找到最佳方法。但是，對于為何一些電池比其他電池的續(xù)航時間更長這一問題，他們并沒有找到其中潛在的物理或化學原因。
Chueh表示：“在這種情況下，我們正在教機器如何學習一種新型失效機制的物理原理，以設(shè)計更好、更安全的快速充電電池?？焖俪潆姇o電池帶來極大的壓力，并對電池造成損害。解決這一問題，是推動電動汽車發(fā)展的關(guān)鍵，并有助于減少對氣候的影響。”
將這三種方法結(jié)合起來，有望加快新電池技術(shù)的開發(fā)速度，使其從實驗室到達消費者手中的時間縮短三分之二之多。這種新的聯(lián)合方法也可用于開發(fā)電網(wǎng)級電池系統(tǒng)，用于更大規(guī)模的風能和太陽能發(fā)電。
這項新的研究將重點放在電池電極上，這種電極由納米級顆粒凝聚在一起形成顆粒。在充放電過程中，鋰離子在正負極之間來回移動，從顆粒中進進出出。在這種持續(xù)不斷的作用下，粒子會發(fā)生膨脹、收縮和破裂，使其儲存電荷的能力逐漸降低?？焖俪潆娭粫屒闆r變得更糟。
為了更詳細地觀察這一過程，研究小組觀察由鎳、錳和鈷組成的正極顆粒的行為，這種NMC材料是電動汽車電池中使用最廣泛的材料之一。這些顆?？梢栽陔姵胤烹姇r吸收鋰離子，并在充電時將其釋放出來。研究人員利用斯坦福同步輻射光源（SLAC's Stanford Synchrotron Radiation Lightsource）的X射線，對正在進行快速充電的粒子進行全面觀察。然后，將粒子帶到勞倫斯伯克利國家實驗室的先進光源（Lawrence Berkeley National Laboratory's Advanced Light Source），用掃描X射線透射顯微鏡進行檢測，追蹤單個粒子。
相關(guān)實驗數(shù)據(jù)、來自快速充電數(shù)學模型的信息，以及描述這一化學和物理過程的方程式信息，被納入了科學機器學習算法。研究人員表示，在建模過程中，“我們沒有像前兩項研究那樣，通過簡單地輸入數(shù)據(jù)，讓計算機直接計算出模型，而是教會了計算機如何選擇或?qū)W習正確的方程，從而獲得正確的物理信息。”
科學家們一直認為顆粒之間的差異微不足道，其儲存和釋放離子的能力，受限于鋰在顆粒內(nèi)的移動速度。從這一角度看，鋰離子會在同一時間流入和流出所有粒子，并且速度大致相同。
通過新方法可以看出，當電池充電時，這些顆粒本身控制鋰離子從正極顆粒中移出的速度。有些粒子會立即釋放大量離子，而另一些粒子釋放的離子很少，甚至根本不釋放。而且，快速釋放的粒子會繼續(xù)釋放離子，其速度比它們的鄰居更快。這是一種積極的反饋效果，是以前沒有發(fā)現(xiàn)的。
研究人員表示：“現(xiàn)在，我們發(fā)現(xiàn)了鋰在電池內(nèi)部的移動方式，這與科學家和工程師們想象的大不相同。不均勻充放電給電極帶來了更大的壓力，使其工作壽命縮短。從根本上了解這一過程，是解決快速充電問題的重要一步。”
科學家們表示，新方法有望提高電池的成本、存儲容量、耐用性和其他重要性能，而且應(yīng)用范圍廣泛，如電動汽車、筆記本電腦，以及在電網(wǎng)上大規(guī)模儲存可再生能源。
原標題：研究人員利用機器學習開發(fā)電池技術(shù) 旨在開發(fā)10分鐘充電電池
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