AI輔助鋰電池研發(fā)與應(yīng)用：數(shù)智時代的鋰電池信息學(xué)

第0章 緒論 001
0.1 復(fù)雜巨系統(tǒng)鋰電池研發(fā)的挑戰(zhàn) 003
0.2 從生物信息學(xué)的主要方法看鋰電池信息學(xué)發(fā)展方向 006
0.3 鋰電池多尺度建模研究存在巨大挑戰(zhàn) 007
0.4 材料信息學(xué)與鋰電池信息學(xué)的不同 010
0.5 鋰電池研究不同尺度的科學(xué)問題與主要研究方法 014
0.6 電池信息學(xué)涉及的數(shù)據(jù)驅(qū)動的背景和概念 015
0.7 小結(jié)與展望 016
參考文獻(xiàn) 017
第一部分 AI 輔助鋰電池材料設(shè)計開發(fā) 019
第1章 電池材料信息學(xué)概述 021
1.1 鋰電池材料的主要表征手段及信息學(xué)結(jié)合現(xiàn)狀 021
1.1.1 X 射線衍射（XRD）分析 021
1.1.2 掃描電子顯微鏡（SEM）與透射電子顯微鏡（TEM） 024
1.1.3  原子吸收光譜（AAS）或電感耦合等離子體發(fā)射光譜（ICPOES） 024
1.1.4 氮吸附試驗及孔徑分布數(shù)據(jù) 025
1.1.5 電化學(xué)性能測試 025
1.1.6 熱分析技術(shù) 026
1.2 鋰電池正極材料信息學(xué) 026
1.2.1 正極材料信息學(xué)基本研究思路 027
1.2.2 基于高效描述符的鋰電正極信息學(xué) 032
1.3 鋰電池負(fù)極材料信息學(xué) 039
1.3.1 負(fù)極材料信息學(xué)基本研究思路 040
1.3.2 石墨結(jié)構(gòu)與熱力學(xué)特性計算 042
1.4 SEI 的研究進(jìn)展、先進(jìn)表征技術(shù)與數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用 045
1.5 電極材料信息學(xué)挑戰(zhàn)與展望 047
參考文獻(xiàn) 048
第2章 深度勢能方法及其在電化學(xué)儲能材料中的應(yīng)用 049
2.1 深度勢能 050
2.1.1 深度勢能基本理論 051
2.1.2 深度勢能的開發(fā)與應(yīng)用 053
2.1.3 深度勢能相關(guān)軟件與平臺 055
2.1.4 OpenLAM 057
2.1.5 AIS square 057
2.1.6 模型蒸餾 058
2.2 深度勢能在電化學(xué)儲能材料中的應(yīng)用 058
2.2.1 負(fù)極材料 058
2.2.2 正極材料 061
2.2.3 固態(tài)電解質(zhì) 065
2.2.4 電解液 070
2.2.5 界面 073
2.3 小結(jié)與展望 074
參考文獻(xiàn) 076
第3章 大數(shù)據(jù)驅(qū)動的電池新材料設(shè)計 081
3.1 發(fā)展現(xiàn)狀 081
3.1.1 離子傳輸 081
3.1.2 表面/ 界面現(xiàn)象 082
3.1.3 微觀結(jié)構(gòu)動態(tài)演變 083
3.2 基于大數(shù)據(jù)的電池材料模擬方法 083
3.2.1 多精度傳遞的高通量計算流程 084
3.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)方法加速 085
3.3 電池新材料發(fā)現(xiàn)實例 088
3.3.1 基于直接篩選和優(yōu)化改性 088
3.3.2 基于離子替換 089
3.3.3 基于團(tuán)簇搭建 089
3.3.4 基于無序結(jié)構(gòu)構(gòu)建 091
3.4 電池材料“大數(shù)據(jù) 人工智能”工具軟件開發(fā) 093
3.5 小結(jié)與展望 094
參考文獻(xiàn) 094
第4章 鋰電池負(fù)極固態(tài)電解質(zhì)界面膜形成機(jī)理的理論研究 098
進(jìn)展與展望 098
4.1 分子動力學(xué)方法在SEI 中的研究進(jìn)展099
4.1.1 經(jīng)典力場分子動力學(xué)（CMD） 099
4.1.2 反應(yīng)力場分子動力學(xué)（RxMD）101
4.1.3 第一性原理分子動力學(xué)（AIMD）103
4.1.4 機(jī)器學(xué)習(xí)力場分子動力學(xué)（MLMD）104
4.2 動力學(xué)蒙特卡羅（KMC）在SEI 膜中的研究進(jìn)展 105
4.2.1 二維晶格模型 105
4.2.2 三維晶格模型 106
4.3 小結(jié)與展望 107
參考文獻(xiàn) 109
第二部分 AI 輔助電池先進(jìn)表征技術(shù) 113
第5章 AI 賦能電池材料表征分析技術(shù) 115
5.1 AI 方法和表征手段概述 116
5.1.1 AI 方法概述 116
5.1.2 材料表征概述 120
5.2 AI 與譜學(xué)表征技術(shù)的結(jié)合 124
5.2.1 AI 輔助譜學(xué)數(shù)據(jù)收集 125
5.2.2 AI 結(jié)合特征提取 127
5.2.3 AI 結(jié)合表征數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測 128
5.3 AI 與成像表征技術(shù)的結(jié)合 132
5.3.1 AI 輔助成像數(shù)據(jù)收集 133
5.3.2 AI 輔助圖像分析 134
5.4 小結(jié)與展望 138
參考文獻(xiàn) 139
第6章 機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化的電化學(xué)阻抗譜技術(shù)及其應(yīng)用 147
6.1 機(jī)器學(xué)習(xí)獲取鋰離子電池的EIS 149
6.1.1 時域信息獲取EIS 150
6.1.2 頻域信息獲取EIS 152
6.2 機(jī)器學(xué)習(xí)輔助EIS 解耦LIB 老化參數(shù) 153
6.2.1 動力學(xué)參數(shù)解耦 153
6.2.2 熱力學(xué)參數(shù)解耦 155
6.3 機(jī)器學(xué)習(xí)下EIS 在鋰離子電池健康預(yù)測與老化評估的應(yīng)用 156
6.3.1 EIS 實現(xiàn)鋰離子電池健康預(yù)測 156
6.3.2 EIS 實現(xiàn)鋰離子電池老化機(jī)理評估 160
6.4 EIS 與其他表征方法的數(shù)據(jù)融合 161
6.5 小結(jié)與展望 164
參考文獻(xiàn) 165
第三部分 AI 輔助電池器件開發(fā)平臺 171
第7章 大語言模型RAG 架構(gòu)加速電池研發(fā)：現(xiàn)狀與展望 173
7.1 概述 173
7.1.1 電池研究現(xiàn)狀 173
7.1.2 大語言模型的優(yōu)勢 173
7.1.3 用RAG 架構(gòu)解決大語言模型的幻覺問題 174
7.2 大語言模型RAG 架構(gòu)在電池領(lǐng)域的具體應(yīng)用 176
7.2.1 電池材料設(shè)計 176
7.2.2 電池單元設(shè)計和制造 177
7.2.3 電動交通和電網(wǎng)的電池管理系統(tǒng) 178
7.2.4 RAG 架構(gòu)在電池技術(shù)中應(yīng)用的異同 179
7.3 小結(jié)與展望 181
7.3.1 多模態(tài)RAG 在電池領(lǐng)域的應(yīng)用 181
7.3.2 RAG 技術(shù)在電池研究中的其他應(yīng)用展望 182
參考文獻(xiàn)183
第8章 AI for Science 時代下的電池平臺化智能研發(fā) 187
8.1 AI for Science 時代下的BDA 平臺加速各環(huán)節(jié)電池研發(fā) 188
8.1.1 電池研發(fā)的五個關(guān)鍵階段 188
8.1.2  BDA 平臺助力電池研發(fā)“設(shè)計理性化”“開發(fā)平臺化”“制造智能化” 189
8.2 AI for Science 時代下的電池知識“大腦”構(gòu)建 190
8.2.1 電池文獻(xiàn)信息量巨大，高效收集和獲取信息是瓶頸 190
8.2.2 多模態(tài)模型發(fā)展助力科學(xué)文獻(xiàn)解析 190
8.2.3  電池研發(fā)文獻(xiàn)解析工具，助力快速洞察行業(yè)動態(tài)，提升研發(fā)效率 192
8.3 AI for Science 時代下的電池設(shè)計 192
8.3.1  AI for Science 驅(qū)動的多尺度算法和預(yù)訓(xùn)練模型為電池設(shè)計研發(fā)帶來新的突破 193
8.3.2 AI for Science 依托工程實踐，加速研發(fā)智能化，率先進(jìn)行落地探索 198
8.4 AI for Science 時代下的電池材料合成與制備 200
8.5 AI for Science 時代下的電池材料表征與性能測試 201
8.6 AI for Science 時代下的電池研發(fā)結(jié)果分析優(yōu)化 202
8.7 小結(jié)與展望 203
參考文獻(xiàn) 205
第9章 AI 驅(qū)動的電池性能預(yù)測與分析 210
9.1 軟件功能介紹 211
9.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化 211
9.1.2 數(shù)據(jù)可視化 212
9.1.3 高級數(shù)據(jù)分析 213
9.2 指標(biāo)提取與特征挖掘 214
9.3 電池一致性分析 218
9.4 電池健康狀態(tài)估計 221
9.5 電池壽命預(yù)測 223
9.6 小結(jié)與展望 226
參考文獻(xiàn) 227
第四部分 AI 輔助電池狀態(tài)感知與壽命預(yù)測技術(shù) 231
第10章 儲能電池單體層級數(shù)字孿生技術(shù) 233
10.1 能源電池單體層級數(shù)字孿生技術(shù)的內(nèi)涵 234
10.2 能源電池單體層級數(shù)字孿生的關(guān)鍵技術(shù) 235
10.2.1 電池單體層級的植入傳感技術(shù) 235
10.2.2 電池單體層級高效保真的物理模型 239
10.2.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的電池單體層級數(shù)字孿生 243
10.3 小結(jié)與展望 251
參考文獻(xiàn) 253
第11章 貧數(shù)據(jù)應(yīng)用場景下的鋰離子電池容量退化軌跡預(yù)測方法研究 261
11.1 鋰離子電池容量退化軌跡預(yù)測方法 262
11.1.1 容量退化曲線增廣 262
11.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 264
11.1.3 模型訓(xùn)練與驗證 265
11.2 結(jié)果與分析 266
11.2.1 鋰離子電池老化試驗數(shù)據(jù) 266
11.2.2 容量退化軌跡預(yù)測結(jié)果 267
11.2.3 虛擬容量退化曲線增廣敏感性分析 268
11.2.4 虛擬容量退化曲線篩選方法的消融實驗 269
11.2.5 模型訓(xùn)練方案的消融實驗 270
11.3 小結(jié)與展望 272
參考文獻(xiàn) 273
第12章 寬溫域條件下鋰離子電池SOC/SOP 智能估計方法 275
12.1 鋰離子電池電熱耦合模型 276
12.1.1 等效電路模型 276
12.1.2 熱模型 277
12.2 改進(jìn)MIUKF 與安時積分法結(jié)合的SOC 估計 278
12.2.1 改進(jìn)MIUKF 算法 278
12.2.2 MIUKF 結(jié)合安時積分法的切換算法 279
12.3 考慮多約束條件的SOP 估計 281
12.3.1 基于電壓約束條件的SOP 估計 281
12.3.2 基于SOC 約束條件的SOP 估計 282
12.3.3 基于溫度約束條件的SOP 估計 282
12.3.4 基于多約束條件的SOP 估計 282
12.4 仿真及精度驗證 282
12.4.1 電路模型精度驗證 283
12.4.2 熱模型精度驗證 284
12.4.3 SOC 估計仿真分析 284
12.4.4 SOP 估計仿真分析 289
12.5 小結(jié) 290
參考文獻(xiàn) 290
第13章 鋰離子電池電化學(xué)模型參數(shù)智能辨識方法 292
13.1 鋰離子電池的三電極阻抗模型 293
13.1.1 電池阻抗模型介紹 293
13.1.2 用于辨識的參數(shù) 297
13.2 鋰離子電池參數(shù)辨識方法 297
13.2.1 阻抗模型辨識框架 297
13.2.2 目標(biāo)函數(shù) 298
13.2.3 實驗設(shè)計 299
13.3 結(jié)果分析 300
13.3.1 準(zhǔn)確性分析 300
13.3.2 迭代速度分析 302
13.3.3 魯棒性分析 304
13.3.4 多維度分析 304
13.3.5 電化學(xué)模型驗證 305
13.4 小結(jié) 307
參考文獻(xiàn) 307
第14章 AI 輔助鋰電池剩余壽命預(yù)測研究進(jìn)展 309
14.1 老化軌跡預(yù)測建模和仿真 310
14.1.1 RUL 預(yù)測常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法 311
14.1.2 RUL 預(yù)測的一般流程 312
14.1.3 RUL 預(yù)測中的信號預(yù)處理技術(shù) 313
14.1.4 機(jī)器學(xué)習(xí)方法 314
14.2 RUL 預(yù)測方法的比較 320
14.3 電池延壽 321
14.4 前景和挑戰(zhàn) 322
14.5 小結(jié) 323
參考文獻(xiàn) 324
第15章 基于電化學(xué)原理改進(jìn)的等效電路模型用于鋰離子電池狀態(tài)估計 331
15.1 電池建模與參數(shù)辨識 332
15.1.1 融合電化學(xué)原理的等效電路模型 332
15.1.2 電池模型參數(shù)辨識 335
15.2 電池荷電狀態(tài)估算 338
15.2.1 無跡卡爾曼濾波 338
15.2.2 基于加權(quán)滑動窗口的算法改進(jìn) 339
15.2.3 基于解耦參數(shù)及加權(quán)滑動窗口的荷電狀態(tài)估算 340
15.3 實驗驗證及分析 342
15.3.1 測試實驗 342
15.3.2 模型參數(shù)精度驗證 342
15.3.3 模型精度對比 343
15.3.4 SOC 估計效果 345
15.4 小結(jié) 348
參考文獻(xiàn) 348