新模型预测电池性能：深入理解动态非平衡过程

香港科技大学的研究人员开发了一种新的经典物理模型，以更好地理解储能技术中动态非平衡过程的复杂性。这些过程在材料的充电和放电过程中会扰乱其化学、机械和物理平衡，对电池性能和寿命有重大影响。

由陈鸿江及其导师黄晓英副教授开发的陈-黄非平衡相变（NExT）模型，旨在深入了解锂离子电池在快速充放电循环下的行为。该研究成果已于2025年7月10日发表在《物理化学杂志C》上。当锂离子电池断开连接时，它们会趋于一个平衡状态，即没有电流流动且离子浓度均匀。然而，即使是缓慢的充放电过程，也是在非平衡条件下进行的。快速充放电则会显著偏离这种平衡，导致可能影响电池性能和寿命的物理和化学变化。在快速充电过程中，不均匀的离子分布和显著的产热会在电池内部产生温度梯度，导致反应速率不一并加剧系统失稳。电池的运行电压也会远离其理想状态，需要较大的过电位才能使其进一步偏离平衡。离子的高速迁移导致材料的膨胀和收缩速度超过其机械调整能力，从而产生内部应力，可能导致电极材料出现裂纹并加速磨损。在磷酸铁锂（LiFePO4）等材料中，这些条件会迫使结构在动力学上快速发生转变，而非通过稳定的热力学过程。

理解这些非平衡过程对于开发能够平衡速度、安全性和寿命的快速充电协议至关重要。同时，这对于创建有效的热管理系统和设计更能承受这些动态条件的电极材料也同样关键。现有模型由于简化假设和忽略了质量传输等复杂现象，其预测精度往往有限。NExT模型解释了像LiFePO4和镍钴锰（NMC）等材料在非平衡条件下如何发生相变，它引入了影响离子嵌入和移除过程中能量变化的“路径因子”，这些因子与锂含量和机械应变等性质相互作用。模拟显示，位错密度在更快的电化学反应中驱动结构变化起着关键作用。该模型通过将模拟结果与LFP和NMC材料在不同充放电速率下的实验数据进行比较来验证，其一致性支持了该模型作为理解和潜在改进电池性能的工具的路径改变机制。

虽然目前NExT模型主要关注锂离子电池，但其基本原理广泛适用于其他储能系统，包括多价电池。这些系统通常表现出更复杂的离子-主体相互作用，其中非平衡效应更为显著。NExT模型通过提供一个用于速率相关过程的预测工具，为计算材料科学做出了贡献，支持下一代储能材料和设备的合理设计，通过基于实验验证的物理信息模型加速材料的发现和优化。该模型为研究储能领域复杂、速率相关的过程提供了一个机制框架。

此外，人工智能和机器学习在电池性能预测和管理方面也展现出巨大潜力。斯坦福大学和麻省理工学院的研究人员开发了一种机器学习模型，能够以95%的准确率预测电池的寿命长短，这大大缩短了新电池设计的研发周期和生产成本。另一项研究则利用物理信息神经网络（PINN）模型，预测电池健康状况的速度比传统模型快近1000倍，这为电池的实时诊断提供了可能。这些计算工具和人工智能方法的结合，正以前所未有的方式推动着储能技术的进步，为实现更高效、更持久的能源解决方案铺平道路。