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#LFP

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10月23日周五
10月22日周四
  1. arXiv · battery(physics.app-ph)72

    电子扩散介导的SEI生长模型在LFP/石墨电芯多工况下验证一致

    作者提出并验证了电子扩散介导的SEI生长模型,通过负极电位对电子浓度的影响内在地刻画老化对SOC的依赖,并显式考虑电解液盐、负极材料、温度和循环倍率的变化。模型在LFP/石墨电芯实验老化数据上验证,覆盖受限SOC窗口、LiFSI与LiPF6、AGC与AGD人造石墨、40-70°C和C/20-1C,全部实验用同一套参数模拟容量衰减而无需重新标定。

    推荐理由:该模型用电子扩散机制解释SEI生长的SOC依赖性,并以单套参数跨电解液盐、石墨类型、温度和倍率验证,可供老化建模参考。

10月21日周三
  1. Journal of Energy Storage58

    物理约束长时程SOH预测方法引入显式恢复校正

    Journal of Energy Storage 第183卷Part A刊出Hongtao Pu等的研究,提出一种物理约束的长时程锂离子电池SOH预测方法,并加入显式恢复校正环节。当前仅见标题与作者信息,摘要正文未提供,方法细节与验证结果尚不可知。

    推荐理由:材料仅给出标题与作者信息,无法确认方法细节与实验结论,暂不展示推荐理由。

  2. Energy42

    液氮抑制NCM与LFP锂离子电池热失控的化学体系相关边界与沸腾换热动态

    研究考察液氮对NCM与LFP锂离子电池热失控的抑制效果,指出抑制边界随电芯化学体系不同而变化,并分析其中的沸腾换热动态。作者为Zonghou Huang、Quantao Su、Peng Qin、Dongfang Zhao、Qiangling Duan,论文发表于Energy第366卷。

    推荐理由:材料对比液氮对NCM与LFP热失控的抑制边界,并讨论沸腾换热动态,为不同化学体系的热安全设计提供依据。

  3. Zenodo · battery 数据与软件42

    米兰理工等提出融合知识推理与关系挖掘的退役电池梯次利用与回收评估系统

    米兰理工大学与西北工业大学团队提出一套智能评估系统,将知识推理与关系挖掘结合,系统分析电池特性间的复杂依赖关系,用于退役动力电池梯次利用与回收的场景推荐。该方法依据 GB/T_34015.3–2021 标准对电池包特性做大数据的计算与关系分析,并以 18650 的 LFP、NCM 和 NCA 电池开展案例验证。成果以 PDF 形式发布于 Zenodo,版本 v1,文件约 16.6 MB。

10月20日周二
  1. Journal of Power Sources62

    先验引导学习实现变协议下部分充电观测的有序电池老化轨迹预测

    Yongjiang Yu 等人提出先验引导学习方法,可从变协议下的部分充电观测预测有序电池老化轨迹,论文发表于 Journal of Power Sources 第 698 卷。摘要未给出数据集、电芯体系与误差指标等具体信息。

    推荐理由:该工作用先验引导学习从部分充电片段预测有序老化轨迹,为变协议下的在线老化评估提供可迁移思路。

10月19日周一
  1. Zenodo · battery 数据与软件24

    学生自建光伏储能实验室的电池中期SOC估计精度:库仑计数与开路电压法的对比及其对选型裕度误差的影响

    针对学生自建光伏储能实验室常用的库仑计数与OCV查表两种SOC估计方法,该研究将SOC估计建模为确定性动力系统,推导出中期SOC误差的闭式边界,并传播至电池选型能量平衡方程,给出估计器选择导致的选型裕度惩罚显式表达。

  2. 关键词流·SOX 与寿命预测75

    AI-Enabled Battery Management 数据集发布:94 条 BMS 经验参数与六项公开数据基准

    该数据集整理了来自 23 篇 Battery University 文章的 94 条从业者 BMS 参数和 12 张参考表,涵盖 SOC/SOH 估计限值、均衡与保护阈值、充放电温度窗口、按化学体系的热失控起始温度等。

    推荐理由:该数据集把 94 条从业者 BMS 经验参数与公开实测数据并排对照,并附六项 AI-for-BMS 实验的可复现代码。

10月18日周日
10月16日周五
  1. Advanced Energy Materials39

    通过骨架调控设计氟化酯电解液,实现5V级快充锂离子电池的激进正极化学

    研究人员通过骨架调控设计了一系列三氟甲基取代羧酸酯电解液溶剂,发现-CF₃与羰基的空间距离决定溶剂化结构:α-取代削弱溶剂化能力导致离子电导率大幅下降,γ-取代则牺牲抗氧化性,只有β-位三氟甲基化的MTFP(3,3,3-三氟丙酸甲酯)能兼顾高压与快充需求。

  2. Advanced Energy Materials32

    氧化还原介导电化学法实现废旧锂电池材料绿色低成本回收

    一种以电和水为主要输入的氧化还原介导电化学工艺,可将废旧 LiCoO₂ 高效转化为 LiOH 和 Co(OH)₂,并在常温下副产 H₂ 和 O₂。该方法以蒽醌-2,7-二磺酸盐为可再生氧化还原介体,通过闭环介体再生实现 LiCoO₂ 的还原浸出与 LiFePO₄ 的氧化浸出,并成功扩展至 LiNiₓMnᵧCo_zO₂ 回收。

10月14日周三