图4. 电池界面基因组(BIG)运作流程 (一)BIG重点研发技术 a. 开发更高的空间、时间分辨率和运算速度的新型计算方法和实验技术:以获得超高性能电池系统构造和材料组合搭配的新理解。通过基于物理的数据驱动混合模型和仿真技术描述最先进的实验和技术方法。 b. 开发具有高还原度的电池界面表征技术:通过对电池界面及其动态特性的精确表征,建立电池界面属性的大型共享数据库,利用大数据再对表征技术进行优化调整,不断修正测试偏差,真实还原界面工作过程,提高保真度。 c. 建立电池及其材料的标准化测试协议:发布详细的材料表征检查列表,通过将电池性能与材料化学性质逐一比对来获取有关电池界面的关键信息。 d. 构建更精确的材料结构与电池性能模型:利用电子,原子及介观材料尺度模型耦合形成连续相模型,真实反映电池正常工作时的界面状态、老化和衰减机制。 (二)BIG研发计划
短期计划:建立一定范围内表征/测试协议和数据的电池界面标准;开发可利用AI和仿真模拟技术进行动态特征分析和数据测试的自主模块;开发可互操作的高通量和高保真的界面表征方法。
中期计划:开发预测混合模型,用于在时间和空间尺度上推演电池界面;演示模型电池间逆向合成设计;能够在MAP平台(BIG-MAP)中实现电池界面基因组计算建模,自主综合机器人技术和材料的集成表征。
长期计划:在BIG-MAP平台中建立完全的自主开发过程;证明界面性能提高5倍;表明电池界面基因组到新型电池化学的可移植性。 3.3 智能传感器(Integration of smart functionalities–sensing)
随着目前对电池应用的依赖性不断提高,要求对电池的状态进行准确监控,提高其质量,可靠性和使用寿命。在过去几十年中,虽然许多电化学阻抗设备(EIS)以及先进的电池管理系统(BMS)发展,但成效有限。无论电池技术发展如何,性能仍取决于电池单元内界面的性质和依赖于温度驱动的反应以及不可预测的动力学。
虽然监控温度对于延长循环寿命和延长电池寿命至关重要,但在目前电动汽车的应用中也无法直接测量单体电池的温度。为了更好了解/监测电池工作过程中的物理参数对电化学反应过程的影响,有效解决黑箱问题。
《电池2030+》提出将智能传感器嵌入到电池中,能够实现电池在空间和时间上的分辨监视(如图5所示)。这样可以整合和开发各种传感技术在电池中以实时传递信息(如温度,压力,应变,电解质成分,电极膨胀度,热流变化等)。
最重要的是依据大量的原位实时监测数据,可以与BIG-MAP协作构建电池工作状态函数及模型,开发智能的响应式电池管理系统。将在单体电池级别和整个系统级别上进行分层管理。