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NREL扩展纳米级成像能力 为电池未来提供更清晰的愿景

放大字体  缩小字体 发布日期:2021-10-18 17:21:14 来源: 作者:用户81891    浏览次数:2    
摘要

盖世汽车讯 电池电芯是一个复杂且不断变化的系统,每一个粒子都有一个故事。 (图片来源:NREL) 据外媒报道,在美国国家可再生能源实验室(NREL),有一个共识是X射线成像技术是解锁储能系统性能关键信息的关键。因此,在使用X射线诊断技术检测电池材料的组成和架构方面,NREL的研究人员一直处于科技前沿。预计该实验室将增加一台新的X射线纳米级计算机断层(nano-CT)扫描仪。借助...

盖世汽车讯 电池电芯是一个复杂且不断变化的系统,每一个粒子都有一个故事。

(图片来源:NREL)

据外媒报道,在美国国家可再生能源实验室(NREL),有一个共识是X射线成像技术是解锁储能系统性能关键信息的关键。因此,在使用X射线诊断技术检测电池材料的组成和架构方面,NREL的研究人员一直处于科技前沿。预计该实验室将增加一台新的X射线纳米级计算机断层(nano-CT)扫描仪。借助于该技术,未来NREL的研究人员能够更加清晰地了解能源材料。

“作为电化学研究方面的领先机构,持续投资nano-CT等领先设施,具有重要意义。”NREL高级储能研究员Donal Finegan表示,“这台扫描仪的空间分辨率高达50nm,大大提升了NREL的业务能力。除此之外,只有高能同步加速器X射线设施才能达到这一极限。”

这为研究人员打开了大门,有助于进一步分析和了解电池材料。当样品旋转时,X线束能够创建具有极端分辨率的3D图像。通过这些图像,研究人员可以分析电池材料的性能,如晶体结构、化学成分和3D架构。考虑到nano-CT的非破坏性,研究人员可以实时观察材料变化,以了解电池在运行或循环过程中发生的反应。

电池研究的未来机遇

NREL、加州大学圣地亚哥分校(UC San Diego)、亚眠大学(Université de Picardie Jules Verne)和赛默飞世尔科技公司(Thermo Fisher Scientific)的领先纳米技术科学家共同撰写了一篇自然纳米技术综述,详细介绍了电池诊断成像方面的历史和发展趋势,以及利用机器学习技术改善现有成像和计算建模能力的机会。

通过机器学习技术训练计算机建模,预测结果和自动化分析过程。再加上nano-CT,可以开发预测性模型,分析电极微观结构或材料非均质性(如颗粒形状的均匀性)如何影响电化学响应。因此,研究人员可以快速评估复杂的数据集,以确定下一代电池设计的新解决方案。

此外,通过生成对抗网络(GANs)等建模工具,可以提高数字图像的分辨率,弥合诊断成像尺度之间的差距,从而提供锂离子电极颗粒形态(即其结构)的整体视图。举例来说,不同电极颗粒的形状和尺寸差异较大,因此对于了解电池工作方式,多尺度图像具有重要意义。即使进行放大,也可以看到退化机制(或对电池寿命、安全性和可靠性产生负面影响的材料不一致性),当然研究人员要知道该从哪种尺度上观察。

最近,NREL与乌尔姆大学(University of Ulm)、阿贡国家实验室(Argonne National Laboratory)的研究人员合作,在《npj计算材料学》(npj Computational Materials)期刊上发表了一篇论证文章,介绍如何应用GANs来提高显微镜图像的分辨率,并使其能够量化肉眼看不到的微小特征,如电极颗粒中的裂缝。

Finegan表示:“研究人员希望利用这台新型nano-CT扫描仪,为未来开发合成和制造下一代电池材料的技术提供信息。凭借内部高分辨率成像能力,研究团队能够加快速度,进一步了解更耐退化机制(例如粒子破裂)的材料。在此基础上,再结合与其他显微技术和创新机器学习方法,将把表征能力提升至新的高度。”


 
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