电池大数据智能分析平台的研发与应用

随着电动汽车和储能需求的持续增加,高性能电池的产量迅速上升,人们对电池先进制造的要求也越来越高。智能制造在电池行业中扮演着至关重要的角色,通过集成自动化技术、信息技术、计算仿真和人工智能,智能制造可以极大地提高生产效率和灵活性,减少人为错误,挖掘材料的内部机理,提高产品性能。基于人工智能的电池大数据分析技术是智能制造的重要一环,旨在通过高级数据分析技术,辅助研发人员开展各种电池的性能评估、预测与优化。为此,我们基于机器学习技术开发出一系列高效算法,实现电池大数据分析中的特征分析、电池一致性分析、电池健康状态估计以及电池剩余寿命预测等电池中常见的分析任务。此外,我们还提供了一个标准化的分析框架来全面分析电池数据、预测电池的性能,帮助研发人员直观理解复杂的数据集,并揭示数据中的模式和关系。同时,我们还将这些算法集成到电池大数据分析平台——智芯工坊中,以解决现有的电池大数据分析平台数据集成度低、分析工具单一和可扩展性不足等问题。这些智能算法的普及与应用有助于人们实现电池的高效分析与智能管理,进而推动电池行业的数智化发展。

机器学习原子势在锂金属负极中的应用

锂金属是下一代二次电池的理想负极材料。然而,锂枝晶生长存在安全隐患,并导致电池Coulombic效率低,这严重制约了锂二次电池的商业应用。目前,人们对锂的沉积生长机制在原子尺度上还了解甚少,同时对锂枝晶的成因也众说纷纭。近年来,机器学习在计算材料学中的应用使得许多以前无法实现的进步成为可能,本文综述了机器学习原子势在锂金属负极研究中的应用。