研究用有限元模拟与渐近分析表明，离子嵌入型电池的 OCV 不仅由电极材料化学决定，还受力学状态与微观结构影响。颗粒膨胀和外部载荷促使颗粒间接触产生压应力，改变嵌入离子的化学势，OCV 修正呈非线性并遵循 Hertzian 接触标度，且依赖颗粒排布。相同材料在不同电极微观结构下可表现出不同 OCV 曲线；在全电池中电极通过共同堆叠应力力学耦合，因此电芯 OCV 是整个电池架构的化学-力学属性。
推荐理由：原文用有限元与渐近分析说明颗粒膨胀和外部载荷会通过接触应力改变嵌入离子化学势，OCV 修正呈非线性并随颗粒排布变化。
计算研究显示，立方反钙钛矿 Li₃BA（A = O、S、Se、Te、Po；B = F、Cl、Br、I）经阴离子互换可得 Li₃AB 衍生物，八面体内较小阴离子使结构更稳定。
作者推导了一个降阶的电化学-力学耦合模型，把锂化膨胀在活性颗粒、非活性基体、电极和电芯堆叠中产生的应力纳入考虑。模型将电极视为嵌入均匀化弹性非活性基体中的球形活性颗粒周期阵列，利用非活性基体刚度远小于活性材料以及颗粒、电极与电芯之间的尺度分离，得到对活性颗粒化学势和过电位的有效力学修正，该修正取决于颗粒膨胀、电极尺度应变以及夹持或外加压力等宏观边界条件。
推荐理由：该工作把颗粒、电极与电芯堆叠的多尺度力学耦合降阶为对化学势和过电位的修正项，可直接嵌入 DFN、SPMe 与 SPM 框架。
针对电网容量受限下 EV 与储能系统（ESS）充放电协调难题，该研究提出一种在线优化算法，用精心设计的 MILP 模拟神经网络来预测未来利润以辅助功率分配决策。算法同时考虑 EV 最大充电功率随电量接近满充而下降、到达与离开时间未知、等待行为不可预测及 TOU 电价波动等不确定性。基于生成的最优充电数据仿真显示，该方法较现有基线方法性能提升最高达 50%。
针对广义零样本故障诊断（GZSFD）中未见故障被误判为已知故障、未知故障原型偏移的问题，研究者提出 PFR-DD 模型，结合域解耦策略与改进的 OpenMax（利用 Cramér–Rao 下界优化参数拟合），并通过原型融合重构整合专家先验与提取特征、经聚类动态校正原型。在三个平台的十二组复合故障实验中，PFR-DD 优于经典与当前最优模型。
一种记忆嵌入与创新加权（MEIW）的锂离子电池SOC估计框架在−20 °C至50 °C、不同SOH水平下完成实验验证，MAE稳定低于0.4%。该方法将SOC递归更新重构为记忆嵌入表示以纳入长期电化学动态，并引入创新加权校正机制，配合协同蝠鲼觅食优化算法辨识分数阶模型参数，在自适应平方根容积卡尔曼滤波框架内实现。
ATOM 是一个超轻量多变量时间序列异常检测框架，将表示学习解耦为时序、频谱和空间三个互补视角，仅用 0.137 k 可训练参数和 55.94—362.11 K MAC 运算。它引入认知失调分数，利用时序与频谱重建的跨视角不一致暴露局部被稀释的异常，在八个工业基准上四个数据集排名第一、三个第二，Mars Science Lab 上 F1 达 0.9509。
Local-Order-Preserving Compressor 是首个在完整保留数据局部序（进而保留全部临界点）的同时，速度比以往拓扑保持方法快数个数量级的有损压缩方法。其压缩比超过无损压缩器，并在 CPU 与 GPU 上产生逐位一致的输出。
针对多变量时序分析中常被忽略的动态跨传感器时序依赖（DCTD），研究者提出自适应时空图神经网络 AST-GNN，通过长程时延图矩阵、空间时延图矩阵、空间演化图矩阵和自适应滑动图卷积机制四项设计，建模跨长时间滞后的时序依赖、不同距离传感器的空间关系及同一传感器对随时间演化的关系。在两个工业 MTS 数据集上，AST-GNN 性能优于现有最先进方法。
研究人员提出一款微型化金刚石量子磁强计，内窥传感头直径仅6 mm，在无磁屏蔽环境下实现91 pT/√Hz的磁场灵敏度和2 kHz测量带宽。该器件通过将激发与收集分离到熔融多芯光纤束的不同纤芯，并配合定制高数值孔径微物镜，突破了荧光收集瓶颈，后端由紧凑型FPGA完成微波控制、锁相检测与实时共振跟踪。团队用该传感器对商用锂离子软包电芯充放电过程的磁场成像，重建了深度积分电流密度分布图。
该研究提出低秩耦合张量环（TR）模型，用于补全共享隐因子的多个张量的缺失项，支持任意数量张量间的灵活耦合，并通过交替最小二乘算法高效求解。其超额风险界从理论上证明该模型相较其他耦合核范数方法具有性能优势。合成数据验证了理论分析，多个真实数据集上的实验结果优于现有最先进方法。
针对不完整数据的模糊C均值聚类难以兼顾精细插补与聚类效果的问题，研究者提出NA聚类算法，由NRNLF_KT模型与AFD_SS算法构成。NRNLF_KT通过非线性映射放松非负约束并构建无约束优化问题，同时建立与目标矩阵模式不同的辅助矩阵以提取有用知识；AFD_SS引入稀疏自表示技术兼顾全局与局部信息，并用粒子群优化算法为特定数据集选取合适参数。真实数据集实验验证了该方法的优越性。
研究提出自适应分解的多变量时间序列异常检测算法 ADAD，在频域将序列分解建模为频谱分割问题，为每条序列动态学习变量专属的分割点，使趋势与季节分量同时反映变量特异性和时间特异性。该方法在模式挖掘中引入跨分量连接，以一个分量学到的模式指导另一分量的学习。在公开基准上，ADAD 性能优于当前最先进方法。
研究结合 HEXRD、EPSR 与基于 MACE 机器学习势的 MD 模拟，确定了熔融 FeCl2 和 FeCl3 的结构。模拟复现了实验结构因子与径向分布函数，揭示 FeCl3 熔化时 Fe 由八面体配位转为四面体配位，FeCl2 中亦存在类似转变。链统计表明两种熔体主要以含六个及以上 Fe 中心的延伸链存在，而非离散 Fe2Cl6 单元。
研究利用 X 射线 computed tomography（Nano-CT）对锂离子电池热失控产生的烟尘进行三维成像，可检测出含致癌物薄壳的核壳结构颗粒。传统 X 射线衍射只能定量这些有害相的质量分数，而 Nano-CT 能精确分析颗粒形状、尺寸与分布。研究指出，即便碳质表面致癌物质量分数极小，吸入后仍可能损害内脏功能，需深入理解颗粒物成分以完善安全法规与呼吸防护。
研究通过对比全耦合电化学-力学模型与采用均匀通量假设的单颗粒化学-力学模型，分离出裂纹内电解液浸润的作用。耦合模型预测界面反应速率空间分布强烈不均，裂纹尖端通量约为施加均匀通量的8倍，反应重分布主要受局部固相锂浓度与应力变化控制，裂纹内电解液电位梯度在所述条件下为次要因素。
推荐理由：通过耦合与单颗粒模型的对照，量化裂纹内电解液浸润对反应分布、容量与应力的影响，为颗粒断裂建模提供可迁移的对照方法。
研究发现，对锗（Ge）负极进行微量金属掺杂可延长其循环寿命，其中大原子尺寸元素 Yb 效果最显著，在不牺牲初始容量的前提下将负极寿命提升约三倍。结构分析表明，该改进源于 Ge 负极的力学软化，抑制了嵌锂引起的开裂与分层；纳米压痕显示掺杂原子尺寸与薄膜硬度呈强负相关。不过 Yb 掺杂会降低高倍率性能，研究据此提出从抑制体积变化转向力学柔顺的电极设计新思路。
作者建立物理模型描述硅碳复合负极锂电池在多种循环协议和存储条件下的衰减，并区分 SEI 生长等基础机制与颗粒开裂、裂纹处 SEI 生长、活性材料损失等硅相关机制。研究还考察了不同 check-up 频率对观测到的存储衰减的影响，以及含硅负极电池衰减加剧的原因，并将衰减与工况关联以支持后续使用与设计优化。
推荐理由：模型把 SEI 生长与颗粒开裂、裂纹处 SEI 生长、活性材料损失分开处理，可用于理解硅碳负极电池的存储与循环衰减来源。
研究对比了Al、Mg、Ag、Cu四种单元素金属电极在无负极锂电池中的嵌锂行为，通过电化学与深度分辨离子束剖析，绘制了不同电流密度下的局部库仑效率并识别主要锂损失路径。Ag因快速形成γ黄铜型合金相，在高倍率下保持高可逆性；Mg和Al因动力学或结构驱动的锂捕获而可逆性下降；Cu则因多孔高活性析锂造成最大损失。
研究人员提出虚拟电极低能电子显微镜（VE-LEEM），结合同步辐射光电子发射显微镜与原子力显微镜，在纳米尺度追踪无负极固态电池中 Li 和 Na 负极在循环中的形成与溶解。
研究建立了一个集装箱式钒液流电池模型，采用混合热管理系统并考虑热辐射与真实环境温度，覆盖 4-400 kW 共 10 种工况、180 种配置，每种工况含 18 种放电电流-电芯数比。电流相关欧姆损耗使电效率在低电流配置下从最低 68% 升至 89%，但泵、逆变器和热管理系统自耗电使净系统效率仅为 43%-66%。
欧洲15家实验室与设施联合开展大规模多模态电池表征项目，对石墨/LiNiO2 锂离子全电芯进行多站点协同实验，生成75个拼接数据集并在所有合作方间共享。集成分析表明，科学结论关键取决于描述电极特性所选的可观测量和所采用的测量技术。研究提出二维“可观测量-技术”模式，以像素编码对特定科学问题的“是/否/不确定”答案，作为多属性元视图对材料行为和技术适用性进行分类。
作者提出块结构预条件策略求解 pseudo-4D DFN 模型，该模型在标准 P2D 基础上完整解析三维电极结构与颗粒尺度扩散。方法对电极层算子采用多重网格、对颗粒尺度扩散采用局部求解器，并在均质与异质立方电芯、扁平卷绕结构及三周期极小曲面电极上开展可扩展性研究，可在大规模并行硬件上求解数亿自由度的电池模型。
文章评估了 PINN、PIDeepONet 和 PINO 三种物理信息机器学习框架在电化学器件实时控制中的潜力，从训练成本、推理速度和泛化能力三方面进行对比。PINN 适合固定问题但参数变化需重新训练，PIDeepONet 支持跨工况算子学习且无需网格，PINO 在规则网格上性能更优、外推能力最强。
推荐理由：文章对比 PINN、PIDeepONet 与 PINO 三种物理信息学习框架的训练成本、推理速度与外推能力，为电化学器件实时控制选型提供依据。
研究团队在绝缘体上硅器件中实现物理 Kolmogorov-Arnold 网络（KAN），通过训练突触非线性而非线性权重提升任务性能。该器件称为 Synaptic Nonlinear Elements（SYNEs），在室温、微安电流、2 MHz 速度下工作，每次非线性操作约 750 fJ，10^13 次测量及数月时间尺度内未观察到退化。
研究考察了面向钠离子电池高电压多电子反应的新型 NASICON 型 Na₄NiCr(PO₄)₃ 材料，其三方 NASICON 骨架经 Rietveld 精修确认稳定，钠位迁移能垒为 0.468 eV。
该研究对三种物理信息神经网络（PINN）架构建模电池单粒子模型进行基准对比，包括两种常规 PINN 架构和一种基于 DeepONet 的架构，并在多种电流工况下评估其精度与泛化能力。结果显示 PINN 在电池物理建模上有潜力，但常规 PINN 架构在高动态电流条件下存在局限；其中 Fourier 增强的 DeepONet 泛化性能更优，相比数值求解器带来近 10 倍加速。
推荐理由：对比三种 PINN 架构在单粒子模型上的精度与泛化，给出高动态电流下的适用边界与约 10 倍加速。
一项全耦合质量传输、变形、相场与疲劳损伤的多物理场模型被开发用于研究硅颗粒在单次嵌锂-脱锂循环中的开裂行为及多次循环中的疲劳损伤。结果表明，充电倍率、颗粒直径和预存缺口长度的增加均导致更大的开裂速率和更快的颗粒断裂，更长预存缺口和更高充电倍率会缩短颗粒循环寿命。在颗粒中引入纳米孔可减少膨胀、耗散全局拉应力并延长裂纹扩展路径。
作者提出一个可推广的跨尺度计算框架，用于嵌入型电极材料的预测建模，并以钠离子电池正极材料锰六氰基铁酸盐为例。该方法采用主动学习策略，通过迭代的混合巨正则蒙特卡洛与分子动力学采样训练矩张量势，覆盖各钠化程度的构型空间。
研究提出分层堆叠优化框架 SoDip，融合 DeepSeek-R1、TabNet、XGBoost、GPR 与 DPMM，用于辐射诱导接枝聚合的加速设计。该框架在交叉验证中较 GPR 提升约 33%，并提供可校准的置信区间以识别低重现性区间。
研究开发了一种由单元径向极化管状压电陶瓷构成的管式换能器，激发后产生轴向聚焦声场，高速成像与声化学发光表征显示其空化强度达到或超过超声变幅杆尖端水平，且空化分布贯穿管腔、峰值活性位于中心轴。该换能器与超声变幅杆分别用于锂离子电池负极石墨涂层剥离，对完整和已剥落的负极片均进行了评估。研究讨论了管式换能器技术面向高通量流动式应用的发展前景。
研究提出全耦合化学-力学-损伤相场框架，预测核壳结构正极颗粒的机械失效与容量衰减，并以 NMC811@NMC532 为案例量化开裂严重程度。结果显示，当核心锂浓度显著高于壳层时表面裂纹萌生，核壳界面处因壳层膨胀产生的局部环向应力引发界面脱粘，单次放电后容量损失可超 10%。大颗粒还可能因拉伸区扩展出现裂纹分支，导致颗粒整体碎裂。
研究针对 21700 型 NCM 正极与石墨/SiOx 负极电芯开展循环老化实验，结合原位中子衍射、中子深度剖析和 X 射线 CT 观测老化过程。循环后正极侧 NCM 晶胞变化减小，负极侧完全嵌锂 LiC6 相生成减少，微分电压分析显示除锂库存损失外还存在负极活性材料损失。
推荐理由：该研究用中子衍射、中子深度剖析与 CT 联用，直接观测 21700 型 NCM/石墨-SiOx 电芯循环中的锂损失与活性材料损失。
研究采用空间分辨率约 150 um、视场 20x20 cm2 的中子成像，定量解析 LiFePO4/石墨软包电芯在高温加速老化下的电解液存量与分布。基于中子透射衰减的标准曲线给出 3.18 g Ah-1 的电解液干涸阈值，并量化了老化过程中电解液指数的两阶段演变。
推荐理由：该工作用中子成像定量追踪 LFP/石墨软包电芯高温老化中的电解液消耗与干涸阈值，为无损诊断电解液状态提供了可迁移方法。
研究用四种机器学习模型预测生物质硬碳负极的容量与首次库仑效率（ICE），并借助 TabPFN 数据增强提升小数据条件下的模型稳健性。XGBoost 表现最佳，容量预测 R² 达 0.854、RMSE 为 23.290 mAh g⁻¹，ICE 预测 R² 达 0.868、RMSE 为 3.813%。
该工作提出一种基于复分析基本原理的数学方法，从 EIS 数据中提取关键特征，用于判断电路模型中是否存在电感与常相位元件，并回答等效电路模型的可辨识性与唯一性问题。在仅含电阻和电容的模型中，作者能够枚举所有可能的电路模型族，并将该框架应用于真实电化学系统，以锂离子纽扣电池的阻抗测量结果进行展示。
推荐理由：该工作用复分析从 EIS 数据中提取特征，并讨论等效电路模型的唯一性与可辨识性，为电路模型选择提供数学依据。
一种同步 ADF-EDS-EELS 断层成像方法可在单次低剂量 STEM 倾转系列采集中，对 NCM111 正极颗粒的原子结构、成分、价态及过渡金属不均匀性进行三维映射。研究发现化学成分在整个一次颗粒内均匀演变，而价态变化与过渡金属偏析强烈依赖深度并集中于表面附近，其不均匀性与价态演化偏离简单相变模型，表明离子迁移与溶解驱动偏析共同作用。
研究将常相元件（CPE）的弥散系数与能量比关联，通过RC网络等效将输入能量分解为容性模式存储与阻性模式耗散两部分。对恒压、电压斜坡和二次电压输入三种情形推导解析表达式，发现任意两种能量之比均为弥散系数的纯函数，与激励幅值和材料参数无关。该结果为超级电容器表征和电池建模提供了热力学/能量学新视角。
ANISSA（Advanced Neutron Imaging for Solid-State batteries in Action）项目提出一套结合高分辨率中子成像与 X 射线成像的集成实验框架，用于研究锂基储能系统中电-化学-力学耦合过程。
研究利用 operando 同步辐射 X 射线纳米全息断层扫描结合 Digital Volume Correlation，在颗粒和电极两个尺度追踪高容量硅-石墨负极化成循环中的化学力学动态。