加州大学开发简单算法 利用电子显微镜预测锂电池故障风险

盖世汽车讯 据外媒报道，加州大学圣地亚哥分校（University of California San Diego）的研究人员开发了一种简单而有效的方法来表征锂金属电池的性能，这种方法借助于一种广泛使用的成像工具——扫描电子显微镜。这项进展有望加速开发更安全、更持久、能量密度更高的电动汽车和电网级储能电池。这项研究发表在《美国国家科学院院刊（Proceedings of the National Academy of Sciences）》上。

图片来源：期刊《 Proceedings of the National Academy of Sciences 》

锂金属电池的储能潜力有望达到目前锂离子电池的两倍。这可以使电动汽车的续航里程翻倍，并延长笔记本电脑和手机的续航时间。但要实现这一潜力，研究人员必须应对一个长期存在的挑战：控制锂的形态，即锂在充放电过程中如何在电极上沉积。

当锂沉积更均匀时，电池的循环寿命更长。相反，当锂沉积不均匀时，会形成针状结构（称为枝晶），这些结构可能会刺穿电池隔膜，导致电池短路和失效。

过去，研究人员主要通过目测显微镜图像来确定锂沉积物的均匀性。这种做法导致不同实验室的分析结果不一致，难以比较不同研究的结果。

“一个电池组对均匀性的定义可能与另一个电池组的定义不同，”该研究的第一作者、加州大学圣地亚哥分校雅各布斯工程学院（Jacobs School of Engineering）材料科学与工程博士生Jenny Nicolas说道。

“电池文献中也使用了许多不同的定性词汇来描述锂的形态，例如块状、苔藓状、晶须状和球状。我们认为有必要创建一种通用语言来定义和测量锂的均匀性。”

为此，Nicolas和同事（由加州大学圣地亚哥分校雅各布斯工程学院化学与纳米工程系教授Ping Liu领导）开发了一种简单的算法，用于分析锂在扫描电子显微镜（SEM）图像中的均匀分布情况。研究人员之所以使用SEM，是因为它能够将3D表面特征捕捉为2D灰度图像，从而提供电池电极的详细图像——这也是电池研究中广泛使用的技术。

为了使用他们的方法，该团队首先拍摄电池电极的扫描电镜（SEM）图像，并将其转换为黑白像素。白色像素代表样品中最顶层的锂沉积物，黑色像素代表基底或非活性锂。图像被划分为多个区域，算法计算每个区域中白色像素的数量，然后计算一个称为分散指数（ID）的指标。Nicolas解释说：“分散指数是衡量锂均匀性的指标。它越接近零，锂沉积物越均匀。数值越高，则均匀性越差，锂颗粒在某些区域的聚集程度越高。”

该团队首先在2048张已知粒度分布的合成SEM图像上验证了该方法。ID测量值与真实分布一致，证实了该方法的准确性。随后，团队将该方法应用于真实电极图像，分析锂形态在不同循环条件下随时间的变化。他们发现，随着电池循环，ID会增加，这表明锂沉积更加不均匀。

同时，锂沉积所需的能量也会增加，这是电池性能下降的迹象。此外，研究人员发现，在电池失效前，ID会持续出现局部峰值和下降。这些峰值和下降可以作为短路的早期预警信号。

这种方法的一大优势在于其便捷性。Nicolas指出，电池研究人员已经将SEM成像技术应用于他们的研究，他们可以使用本文介绍的简单算法，根据已收集的数据计算ID。

“我们的工具可以作为一项唾手可得的成果，帮助研究人员充分利用图像分析的潜力，将他们的分析提升到一个新的水平。”Nicolas说道。