AI輔助鋰電池研發(fā)與應用：數智時代的鋰電池信息學

第0章 緒論 001
0.1 復雜巨系統(tǒng)鋰電池研發(fā)的挑戰(zhàn) 003
0.2 從生物信息學的主要方法看鋰電池信息學發(fā)展方向 006
0.3 鋰電池多尺度建模研究存在巨大挑戰(zhàn) 007
0.4 材料信息學與鋰電池信息學的不同 010
0.5 鋰電池研究不同尺度的科學問題與主要研究方法 014
0.6 電池信息學涉及的數據驅動的背景和概念 015
0.7 小結與展望 016
參考文獻 017
第一部分 AI 輔助鋰電池材料設計開發(fā) 019
第1章 電池材料信息學概述 021
1.1 鋰電池材料的主要表征手段及信息學結合現(xiàn)狀 021
1.1.1 X 射線衍射（XRD）分析 021
1.1.2 掃描電子顯微鏡（SEM）與透射電子顯微鏡（TEM） 024
1.1.3  原子吸收光譜（AAS）或電感耦合等離子體發(fā)射光譜（ICPOES） 024
1.1.4 氮吸附試驗及孔徑分布數據 025
1.1.5 電化學性能測試 025
1.1.6 熱分析技術 026
1.2 鋰電池正極材料信息學 026
1.2.1 正極材料信息學基本研究思路 027
1.2.2 基于高效描述符的鋰電正極信息學 032
1.3 鋰電池負極材料信息學 039
1.3.1 負極材料信息學基本研究思路 040
1.3.2 石墨結構與熱力學特性計算 042
1.4 SEI 的研究進展、先進表征技術與數據科學應用 045
1.5 電極材料信息學挑戰(zhàn)與展望 047
參考文獻 048
第2章 深度勢能方法及其在電化學儲能材料中的應用 049
2.1 深度勢能 050
2.1.1 深度勢能基本理論 051
2.1.2 深度勢能的開發(fā)與應用 053
2.1.3 深度勢能相關軟件與平臺 055
2.1.4 OpenLAM 057
2.1.5 AIS square 057
2.1.6 模型蒸餾 058
2.2 深度勢能在電化學儲能材料中的應用 058
2.2.1 負極材料 058
2.2.2 正極材料 061
2.2.3 固態(tài)電解質 065
2.2.4 電解液 070
2.2.5 界面 073
2.3 小結與展望 074
參考文獻 076
第3章 大數據驅動的電池新材料設計 081
3.1 發(fā)展現(xiàn)狀 081
3.1.1 離子傳輸 081
3.1.2 表面/ 界面現(xiàn)象 082
3.1.3 微觀結構動態(tài)演變 083
3.2 基于大數據的電池材料模擬方法 083
3.2.1 多精度傳遞的高通量計算流程 084
3.2.2 機器學習方法加速 085
3.3 電池新材料發(fā)現(xiàn)實例 088
3.3.1 基于直接篩選和優(yōu)化改性 088
3.3.2 基于離子替換 089
3.3.3 基于團簇搭建 089
3.3.4 基于無序結構構建 091
3.4 電池材料“大數據 人工智能”工具軟件開發(fā) 093
3.5 小結與展望 094
參考文獻 094
第4章 鋰電池負極固態(tài)電解質界面膜形成機理的理論研究 098
進展與展望 098
4.1 分子動力學方法在SEI 中的研究進展099
4.1.1 經典力場分子動力學（CMD） 099
4.1.2 反應力場分子動力學（RxMD）101
4.1.3 第一性原理分子動力學（AIMD）103
4.1.4 機器學習力場分子動力學（MLMD）104
4.2 動力學蒙特卡羅（KMC）在SEI 膜中的研究進展 105
4.2.1 二維晶格模型 105
4.2.2 三維晶格模型 106
4.3 小結與展望 107
參考文獻 109
第二部分 AI 輔助電池先進表征技術 113
第5章 AI 賦能電池材料表征分析技術 115
5.1 AI 方法和表征手段概述 116
5.1.1 AI 方法概述 116
5.1.2 材料表征概述 120
5.2 AI 與譜學表征技術的結合 124
5.2.1 AI 輔助譜學數據收集 125
5.2.2 AI 結合特征提取 127
5.2.3 AI 結合表征數據的分析和預測 128
5.3 AI 與成像表征技術的結合 132
5.3.1 AI 輔助成像數據收集 133
5.3.2 AI 輔助圖像分析 134
5.4 小結與展望 138
參考文獻 139
第6章 機器學習強化的電化學阻抗譜技術及其應用 147
6.1 機器學習獲取鋰離子電池的EIS 149
6.1.1 時域信息獲取EIS 150
6.1.2 頻域信息獲取EIS 152
6.2 機器學習輔助EIS 解耦LIB 老化參數 153
6.2.1 動力學參數解耦 153
6.2.2 熱力學參數解耦 155
6.3 機器學習下EIS 在鋰離子電池健康預測與老化評估的應用 156
6.3.1 EIS 實現(xiàn)鋰離子電池健康預測 156
6.3.2 EIS 實現(xiàn)鋰離子電池老化機理評估 160
6.4 EIS 與其他表征方法的數據融合 161
6.5 小結與展望 164
參考文獻 165
第三部分 AI 輔助電池器件開發(fā)平臺 171
第7章 大語言模型RAG 架構加速電池研發(fā)：現(xiàn)狀與展望 173
7.1 概述 173
7.1.1 電池研究現(xiàn)狀 173
7.1.2 大語言模型的優(yōu)勢 173
7.1.3 用RAG 架構解決大語言模型的幻覺問題 174
7.2 大語言模型RAG 架構在電池領域的具體應用 176
7.2.1 電池材料設計 176
7.2.2 電池單元設計和制造 177
7.2.3 電動交通和電網的電池管理系統(tǒng) 178
7.2.4 RAG 架構在電池技術中應用的異同 179
7.3 小結與展望 181
7.3.1 多模態(tài)RAG 在電池領域的應用 181
7.3.2 RAG 技術在電池研究中的其他應用展望 182
參考文獻183
第8章 AI for Science 時代下的電池平臺化智能研發(fā) 187
8.1 AI for Science 時代下的BDA 平臺加速各環(huán)節(jié)電池研發(fā) 188
8.1.1 電池研發(fā)的五個關鍵階段 188
8.1.2  BDA 平臺助力電池研發(fā)“設計理性化”“開發(fā)平臺化”“制造智能化” 189
8.2 AI for Science 時代下的電池知識“大腦”構建 190
8.2.1 電池文獻信息量巨大，高效收集和獲取信息是瓶頸 190
8.2.2 多模態(tài)模型發(fā)展助力科學文獻解析 190
8.2.3  電池研發(fā)文獻解析工具，助力快速洞察行業(yè)動態(tài)，提升研發(fā)效率 192
8.3 AI for Science 時代下的電池設計 192
8.3.1  AI for Science 驅動的多尺度算法和預訓練模型為電池設計研發(fā)帶來新的突破 193
8.3.2 AI for Science 依托工程實踐，加速研發(fā)智能化，率先進行落地探索 198
8.4 AI for Science 時代下的電池材料合成與制備 200
8.5 AI for Science 時代下的電池材料表征與性能測試 201
8.6 AI for Science 時代下的電池研發(fā)結果分析優(yōu)化 202
8.7 小結與展望 203
參考文獻 205
第9章 AI 驅動的電池性能預測與分析 210
9.1 軟件功能介紹 211
9.1.1 數據預處理與標準化 211
9.1.2 數據可視化 212
9.1.3 高級數據分析 213
9.2 指標提取與特征挖掘 214
9.3 電池一致性分析 218
9.4 電池健康狀態(tài)估計 221
9.5 電池壽命預測 223
9.6 小結與展望 226
參考文獻 227
第四部分 AI 輔助電池狀態(tài)感知與壽命預測技術 231
第10章 儲能電池單體層級數字孿生技術 233
10.1 能源電池單體層級數字孿生技術的內涵 234
10.2 能源電池單體層級數字孿生的關鍵技術 235
10.2.1 電池單體層級的植入傳感技術 235
10.2.2 電池單體層級高效保真的物理模型 239
10.2.3 基于機器學習驅動的電池單體層級數字孿生 243
10.3 小結與展望 251
參考文獻 253
第11章 貧數據應用場景下的鋰離子電池容量退化軌跡預測方法研究 261
11.1 鋰離子電池容量退化軌跡預測方法 262
11.1.1 容量退化曲線增廣 262
11.1.2 神經網絡模型 264
11.1.3 模型訓練與驗證 265
11.2 結果與分析 266
11.2.1 鋰離子電池老化試驗數據 266
11.2.2 容量退化軌跡預測結果 267
11.2.3 虛擬容量退化曲線增廣敏感性分析 268
11.2.4 虛擬容量退化曲線篩選方法的消融實驗 269
11.2.5 模型訓練方案的消融實驗 270
11.3 小結與展望 272
參考文獻 273
第12章 寬溫域條件下鋰離子電池SOC/SOP 智能估計方法 275
12.1 鋰離子電池電熱耦合模型 276
12.1.1 等效電路模型 276
12.1.2 熱模型 277
12.2 改進MIUKF 與安時積分法結合的SOC 估計 278
12.2.1 改進MIUKF 算法 278
12.2.2 MIUKF 結合安時積分法的切換算法 279
12.3 考慮多約束條件的SOP 估計 281
12.3.1 基于電壓約束條件的SOP 估計 281
12.3.2 基于SOC 約束條件的SOP 估計 282
12.3.3 基于溫度約束條件的SOP 估計 282
12.3.4 基于多約束條件的SOP 估計 282
12.4 仿真及精度驗證 282
12.4.1 電路模型精度驗證 283
12.4.2 熱模型精度驗證 284
12.4.3 SOC 估計仿真分析 284
12.4.4 SOP 估計仿真分析 289
12.5 小結 290
參考文獻 290
第13章 鋰離子電池電化學模型參數智能辨識方法 292
13.1 鋰離子電池的三電極阻抗模型 293
13.1.1 電池阻抗模型介紹 293
13.1.2 用于辨識的參數 297
13.2 鋰離子電池參數辨識方法 297
13.2.1 阻抗模型辨識框架 297
13.2.2 目標函數 298
13.2.3 實驗設計 299
13.3 結果分析 300
13.3.1 準確性分析 300
13.3.2 迭代速度分析 302
13.3.3 魯棒性分析 304
13.3.4 多維度分析 304
13.3.5 電化學模型驗證 305
13.4 小結 307
參考文獻 307
第14章 AI 輔助鋰電池剩余壽命預測研究進展 309
14.1 老化軌跡預測建模和仿真 310
14.1.1 RUL 預測常用的機器學習算法 311
14.1.2 RUL 預測的一般流程 312
14.1.3 RUL 預測中的信號預處理技術 313
14.1.4 機器學習方法 314
14.2 RUL 預測方法的比較 320
14.3 電池延壽 321
14.4 前景和挑戰(zhàn) 322
14.5 小結 323
參考文獻 324
第15章 基于電化學原理改進的等效電路模型用于鋰離子電池狀態(tài)估計 331
15.1 電池建模與參數辨識 332
15.1.1 融合電化學原理的等效電路模型 332
15.1.2 電池模型參數辨識 335
15.2 電池荷電狀態(tài)估算 338
15.2.1 無跡卡爾曼濾波 338
15.2.2 基于加權滑動窗口的算法改進 339
15.2.3 基于解耦參數及加權滑動窗口的荷電狀態(tài)估算 340
15.3 實驗驗證及分析 342
15.3.1 測試實驗 342
15.3.2 模型參數精度驗證 342
15.3.3 模型精度對比 343
15.3.4 SOC 估計效果 345
15.4 小結 348
參考文獻 348