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金年会-计算机视觉帮助科学家研究锂电池【钜大锂电】

时间:2023-10-09 作者:肥仔

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钜年夜LARGE|点击量:129次|2022年12月29日

摘要 美国能源部国度加快器尝试室的科学家已将复杂的机械进修算法与x射线断层扫描数据连系起来,生成了一幅具体的图象,展现了电池的阴极是若何跟着电池利用而退化的。

跟着时候的推移,锂电池会逐步掉去动力,科学家和工程师们正尽力研究这个进程的细节。此刻,美国能源部国度加快器尝试室的科学家已将复杂的机械进修算法和x射线断层扫描数据连系起来,生成了一幅具体的图象,展现了电池的阴极是若何跟着电池利用而退化的。

这项新研究颁发在蒲月八日的《天然通信》(NatureCommunications)杂志上,研究的重点是若何更好地不雅察镍锰钴(NMC)组成的阴极中产生的环境。在这些阴极中,NMC颗粒由导电碳基体连系在一路,研究人员猜测机能降落的一个缘由多是颗粒离开了该基体。该团队的方针是将斯坦福年夜学的斯坦福同步加快器辐射光源(SSRL)和欧洲同步加快器辐射举措措施(ESRF)的尖端能力连系起来,周全领会NMC颗粒是若何割裂并离开母体的,和这可能若何致使机能损掉。

固然,对人类来讲,仅仅经由过程不雅察NMC阴极的照片就可以领会产生了甚么,这是一项艰难的使命。是以,研究小组转向了计较机视觉,这是机械进修算法的一个分支,最初设计用来扫描图象或视频,辨认和跟踪像狗或汽车如许的物体。

即使如斯,也存在挑战。计较机视觉算法凡是对准由亮线或暗线寄义的鸿沟,是以它们很难辨别粘在一路的几个小的NMC颗粒和单个别型年夜但部门断裂的NMC颗粒;在年夜大都计较机视觉系统中,这些裂痕看起来像是清洁的裂痕。

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为领会决该问题,团队利用了一种算法来处置分层对象-例如,拼图游戏,虽然它由很多零丁的部门构成,但我们仍将其视为一个完全的实体。在研究人员本身的输入和判定下,他们练习了该算法来辨别分歧种类的粒子,从而绘制了三维图,显示了NMC粒子(不管巨细,是不是分裂)是若何离开阴极。

他们发现,最少在某些环境下,从碳基质上脱落的颗粒确切会严重影响电池的机能,例如智妙手机等。

美国国度加快器尝试室研究人员刘益进(YijinLiu)说,固然年夜的NMC粒子更轻易遭到粉碎和离开,但也有相当多的小粒子离开,总的来讲,小粒子的行动体例会更多样。刘说,这一点很主要,由于研究人员遍及认为,经由过程制造更小的电池颗粒,他们可以制造更持久的电池新研究注解,这可能不是那末简单。

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