一種簡單的算法使用電子顯微鏡來預測電池鋰故障的風險

從加利福尼亞大學到聖地亞哥大學的研究人員開發了一種簡單但功能強大的方法，可以使用廣泛使用的可視化工具來表徵金屬鋰的生產力：掃描電子顯微鏡。進步可以加速用於電動汽車的更安全，更長，更長的能量電池，並在網格尺度上儲存能源。

作品發表在 國家科學院論文集場地

飛行的金屬電池可存儲的能量是當今的鋰離子電池的兩倍。這可以使各種電動汽車的分類增加一倍，並擴大筆記本電腦和電話的時間。但是，為了實現這一潛力，研究人員必須解決一個長期存在的問題：控制鋰形態或作為充電和放電期間電極的鋰沉積物的控制。

當鋰更均勻地延遲時，電池可以達到更長的壽命。相比之下，當鋰不均勻地推開時，他將用稱為樹突的針結構形成可以測試電池分離器並導致電池短暫扭曲和故障的事實。

從歷史上看，該研究在很大程度上通過視覺評估顯微鏡圖像確定了鋰沉積物的均勻性。這種做法導致實驗室之間進行了矛盾的分析，這使得很難比較不同的研究結果。

“一組電池可以被定義為統一的事實可能與另一組的定義有所不同，”材料與工程學哲學博士詹妮·尼古拉斯（Jenny Nicholas）的第一作者說。聖地亞哥聖地亞哥工程學院的候選人。

“在有關電池的文獻中，許多不同的定性詞也被用來描述鋰形態，例如，諸如矮胖，苔蘚，類似於鬍鬚和球形的詞。我們看到需要創建一種共同的語言來確定和測量鋰的均勻性。”

為此，在聖地亞哥加州大學聖地亞哥加州大學（UC San Diego）雅各布工程學院（UC San Diego Jacobs Engineering School）的Aiiso Yufeng li化學和納米工程系教授Ping Liu的領導下，尼古拉斯和他的同事們開發了一種簡單的算法，在該算法中開發了一種簡單的算法，在該算法中，該算法在其中分析了液晶狀體在掃描圖像中分析的liths sem sem sem sem sem sem）。研究人員之所以使用SEM，是因為它提供了電池電極的詳細圖像，並以血清中的兩個維圖捕獲了表面的3D功能 – 這也是電池中廣泛使用的方法。

為了使用其方法，團隊首先刪除電池電極的SEM圖像，然後將其轉換為黑白像素。白色像素代表樣品中的上鋰沉積物，黑色像素是底物或非活性鋰。圖像分為幾個區域，算法計算每個區域中的白色像素數，然後計算稱為分散索引（ID）的度量。

尼古拉斯解釋說：“色散指數是鋰均勻性的量度。” “接近零，鋰的沉積物較近。較高的值意味著在某些地區較小的均勻性和更大的鋰顆粒聚類。”

該團隊首先檢查了具有良好粒徑的2048 SEM合成圖像的方法。 ID測量值與通過地球領土的分佈進行了平衡，這證實了該方法的準確性。然後，團隊將方法應用於電極的真實圖像，以分析鋰形態在自行車條件的各種條件下如何隨時間變化。他們發現，隨著電池的騎自行車，ID增加了，這表明鋰的沉積物不均勻。

同時，沉積鋰所需的能量增加了 – 降解的跡象。此外，研究人員發現，ID中的局部峰和故障在細胞失敗之前不久始終出現。這樣的峰值和故障可以作為短路的預警信號。

這種方法的一個很大的優勢是可用。尼古拉斯指出，電池的研究人員已經在研究框架中使用了SEM可視化，他們可以使用此處介紹的簡單算法來從他們已經收集的數據中計算標識符。

她說：“我們的工具可以用作研究人員的低音果實，將其分析提升到一個新的水平，並使用具有全部潛力的圖像分析。”