【摘要】 电池内部这些变化的特征可以通过使用持久同源性（一种数学机制）在0度和1度进行精确分析来捕捉。

电力和流动性是现代生活不可分割的组成部分。其自然后果是全球范围内对电池的需求巨大，开发电池的竞争激烈，电池容量更高、寿命更长、效率更高、安全性更高、体积更小。已经提出了各种材料和机制来开发出色的电池，包括铅酸电池、锂离子电池和镍氢电池。

 

在Daichi Kohmot等人[1]的工作中研究开发了一种实时检测和分析充放电测试过程中电池截面退化的方法。该方法基于时间序列分析，使用x射线计算机断层扫描、电池体积的三维重建和无监督机器学习。所开发的方法不仅通过传统的电压-容量图检测电池中的电化学变化，而且还检测物理变化，例如不能通过直接从三维重建体积的切片图像中的人工检查发现的电池部件的劣化。为了证明和验证此方法，实验中用18670镍锌电池进行了CDT，实验设计方案如图1所示。

 

图1方法的总体情况 (a)电压-容量图,(b)充放电试验的工作管道,(c) x射线计算机断层扫描(CT)成像,(d)作为数据集存储的原始CT图像,(e)电池体积的3D重建,以及(f)无监督机器学习分析,除常规检测(a)外,对电池恶化部件的检测如图(f)所示

 

在这些周期中，可以获得充满电的电池的x射线CT图像；重建所述电池的三维（3D）体积；所创建的体积的切片图像的数据集；最后使用NMF或PH进行分析。x射线CT成像的目标周期和我们的分析分别为1、10、20、30、40、50、60、70、80、90和100。在这项研究中，将这些周期视为时间序列中的时间点。

 

为了验证方法，在18670镍锌电池上进行了100次循环的CDT，并在1、10、20……90100的循环中进行了x射线CT成像和分析。在每个目标循环中对长度为20mm的电池的顶部和底部进行了两次CT成像。电压容量图显示，由于电池中的某些电化学变化，样品电池在循环50时表现异常。如图2所示。

 

图2 (a)电压容量图 (b)容量循环图

 

此外，电池内部这些变化的特征可以通过使用持久同源性（一种数学机制）在0度和1度进行精确分析来捕捉。通过时间序列NMF检测到的特征被PH在0度和1度下捕获。这表明，方法可以捕捉电池中连续和离散的内部结构变化，如离子扩散和电子速度引起的活性材料的连续变形，以及离散的变化，如CDT过程中电解质中随机沉淀的化合物。从这些角度来看，用PH和PC进行时间序列分析将有可能准确预测电池的未来变化和劣化。

 

[1] D. Kohmoto, K. Miyazaki, M. Morita, K. Fukuda, T. Abe, X-Ray Spectrom 2023, 1. https://doi.org/10.1002/xrs.3400.

 

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