锂离子电池的一个巨大斗争之一，特别是对于ev开发人员来说是寿命。现在，斯坦福大学的美国能源斯拉克国家加速器实验室的新研究揭示锂离子电池中的实际电化学事件，导致降解。
虽然研究人员没有提出停止或减缓退化的解决方案，但我们可以通过首先评估我们对锂离子电池(LIB)性能和寿命的了解，来分解这项新研究的结果。
我们已经了解Lib LifeSpan是什么？
电池大学概述了影响Lib寿命的因素，包括储存和工作温度。另一个因素是电池电量的电容百分比，当它充电时电量和电荷百分比放电时。电池经过电池经历的总电荷/放电循环也会随着时间的推移降低了一个lib。
下面的示例图表DST（动态应力测试）的数量或电荷放电循环与电池保留的总能量存储容量的百分比。
LIB作为充电/放电带宽的功能的容量损失。请注意，DST代表“动态应力测试”和SOC，在这种情况下代表“充电状态”。使用的图像礼貌电池大学
橙色数据点表明电池充电至75％的容量，并以10％至65％的容量放电，最后是最长的。黑色数据点对应于典型的智能手机使用量的深度100％至25％的占空比。可预见地，电池更快地失去电量并持续更少的循环。
显然，用户支付更方便的深度充电/放电周期的价格。
锂离子阴极是如何降解的
To learn more about LIB lifespan, scientists at the SLAC National Accelerator Laboratory delved into the gradual degradation of LiB cathodes made of nickel-manganese-cobalt, or NMC, using two assets: SLAC’s Stanford Synchrotron Radiation Lightsource (SSRL) and the European Synchrotron Radiation Facility (ESRF). According to SLAC, the investigators combined X-ray tomography data with machine learning to provide a detailed picture and analysis of the process.
研究结果是出版于自然。研究人员磨练了NMC颗粒，从将它们保持在一起的导电碳基质的可能性可能是降解的原因。
新的计算机视觉算法识别来自X射线断层扫描图像的NMC粒子。使用的图像礼貌义金刘/斯普拉克国家加速器实验室
然后，他们使用计算机视觉算法和X射线断层扫描，以识别特定的NMC颗粒分开并远离基质。研究人员必须用机器学习克服的一个问题是算法在颗粒周围的边界上归零的趋势，使得难以区分几个小颗粒在一起的差异和其中一个大颗粒的裂缝。
研究人员通过使用专为较小部分制成的分层对象实体设计的算法来解决了这个问题。研究人员“教授”算法区分不同种类的粒子。然后，它们能够开发NMC粒子如何从阴极断开的三维图像，无论它们是否被裂缝或全部，大或小。
研究结果
该研究产生了两个主要结果。
研究人员首先发现，当消费电子产品处于典型的使用条件下，Lib的充电容量受到碳基质的粒子脱离的影yabosports官网响。
原始NMC粒子数据（顶部），传统分割（中间）和机器学习分割（底部）之间的差异。使用的图像礼貌Zhisen et。AL.
第二个结果是，是的，大的NMC颗粒比小的颗粒更容易断裂。据刘刘·刘·刘·劳伦，斯特克拉克和一名高级作者自然纸张，较小的颗粒也脱离了。然而，小颗粒行为的变化更多。先前已经假设通过设计较小的NMC颗粒，开发人员可以产生更长持久的电池。
lib保存提示
那么，我们如何在实际意义上减缓lib劣化？密歇根大学的研究人员从学术和企业文学中编制了学习，以获取有关的信息利用的使用和维护。
这些来源包括十个手机制造商，十个笔记本电脑制造商和十个电动汽车制造商，以及四种电动工具制造商。与SLAC研究不同，该报告不是科学研究，而是一个观察的纲要。
来自M研究人员U的许多建议并将十年前发布的电池大学的调查结果平行于电池大学：
- 避免极端温度和高湿度环境
- 避免在100％充电或0％充电时离开电池
- 避免刺穿libs.
- 当可能时，选择在快速充电时标准充电
密歇根大学保留EV电池的提示。根据您的经验，这些提示如何影响电路电平的libs？图片（修改）使用的礼貌密歇根大学
请记住，笔记本电脑中的Libs的无关紧要问题并不是如此易于在数百万eV libs中获得，每个人都比平均人类更多。与SLAC进行的更多的研究可能会帮助我们随着时间的推移弥补LIBS上的磨损和撕裂。
下一步：研究和回收？
在SLAC学习中提出的主要问题 - 即，我们如何减缓来自矩阵的NMC粒子的击穿和分离？- 爱情是未来Lib研究的下一步。与此同时，EV开发人员需要找到节能的解决方案，以满足Libs的需求。
锂昂贵。根据伯罗的报告LIBS的价格趋势和成本结构是一个Lib Cell，例如，智能手机的范围从2美元到4美元。但在EV中，LIBS可以在7,000美元到20,000美元之间的任何地方。在这种情况下，回收可能是解决方案。
锂离子电池出现在一系列电气应用中 - 从笔记本电脑到EVS。你对他们的经历是什么？在下面的评论中分享您的想法。
