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今日 8 条
10月28日周三
  1. AIChE Journal18

    木质素基Fe单原子与CoFe团簇催化剂加速氧还原,助力锌空气电池

    研究通过溶剂诱导组装构建木质素基配位框架,利用限域效应制备出含高密度Fe单原子和CoFe纳米合金团簇的CoFe/FeSA-NC催化剂。CoFe团簇将决速步从*OH生成改为*OOH形成,显著降低反应能垒,0.5-CoFe/FeSA-NC半波电位达0.873 V。所构建锌空气电池最大功率密度186.6 mW cm⁻²,稳定性超过550 h,远超商业Pt/C的99.7 mW cm⁻²。

  2. Advanced Energy Materials58

    双面功能化隔膜调控牺牲预锂化键断裂路径,实现 458.6 Wh/kg 无负极锂软包

    研究提出催化剂诱导的键断裂重定向策略,通过双面功能化隔膜实现高效牺牲预锂化。正极侧 5 µm MoC1-x/NC-0.3Co 涂层将 Li2C2O4 分解从高势垒 Li–O 断裂转向优先 C─C 键断裂。

    推荐理由:该工作用双面功能化隔膜把牺牲预锂化的键断裂路径从 Li–O 转向 C─C,并给出 1.0 Ah 无负极软包的具体能量密度与循环数据。

  3. Advanced Materials18

    Sn/La 双原子位点功能互补破解 V2O5 正极水系钾离子电池容量-稳定性权衡

    在碳基底上构建 La/Sn 异核双原子位点,驱动 V2O5 重构为水合层状相,Sn 作动力学促进剂、La 作结构锚定,抑制钒溶出并促进界面电荷转移。C/Sn/La-V2O5 电极实现 350 mAh g−1 比容量,10000 次循环后容量保持率 95.5%。该 f/p 区元素配对策略将 K+ 嵌入与界面质子存储耦合为可逆混合反应路径,初步验证了其他元素对的可推广性。

  4. Advanced Materials20

    空间兼容性准则指导 MXenes 分子嵌入,实现无溶剂 NH4F 同步脱铝

    研究提出一种空间兼容性判据:当嵌入剂分子按分子晶体结构定义的有效三维尺寸接近或小于母体 MAX 相脱铝形成的层间距 Δd 时,嵌入在几何上可行。基于该准则可筛选一系列空间兼容小分子并解释其嵌入/刻蚀行为,同时展示无溶剂 NH4F 介导的同步脱铝与分子嵌入路线,用于制备层间扩张、易剥离的 MXene 纳米片。

  5. Advanced Materials31

    全固态锂电池的多物理场耦合机制与多尺度设计综述

    这篇综述系统梳理了全固态锂电池(ASSLBs)在材料、界面与全电芯尺度上的多物理场耦合机制及多尺度设计策略。文章覆盖高压/高容量正极、高能量密度负极与各类固态电解质(SSEs)的失效机理,并强调正极-电解质、负极-电解质界面的多物理场耦合失效演化与界面改性调控。全电芯层面则讨论电芯构型优化、一体化集成制造及热管理与安全协同设计,并展望原位多物理场表征框架以突破动态表征瓶颈。

  6. Advanced Materials22

    下一代水系铵离子电池的电解液工程挑战与机遇

    水系铵离子电池(AAIBs)电解液存在氢键悖论:富氢键网络实现超快 NH4+ 传输,却同时加剧水分解、削弱电解液稳定性。该综述首次系统分析氢键网络的双重作用,评估阴离子工程、盐浓度调控、pH 调节、有机共溶剂设计、功能添加剂引入与半固态电解液构建等策略及其权衡。文章进一步提出耦合反应电池、界面建模、机器学习辅助电解液发现与可持续铵源四个未来方向。

  7. Advanced Materials60

    机械重构商用锂金属实现稳定全固态电池

    Manthiram 团队通过反复折叠与辊压对商用锂金属进行机械重构,把粗糙且富碳酸盐的表面和混合织构替换为细化氧化物钝化表面与强 Li(200) 择优织构。高程度重构使 Li | LPSCl 界面同步退缩与推进,抑制剥离时的空洞和镀锂时的枝晶生长。

    推荐理由:该工作用折叠与辊压对商用锂金属做机械重构,为硫化物全固态电池的锂负极稳定提供了一条不依赖合金化或人工界面的材料级路径。

  8. arXiv · battery(eess.SY 系统与控制)25

    面向充电站的电动汽车调度与碳感知能量分配:SFGH 与 TD3 联合方案

    研究提出无求解器的贪心启发式 SFGH 负责电动汽车动态调度,TD3 控制器负责碳感知能量分配,在满足充电需求的同时平衡电费与碳排放。模型允许光伏与电池向电网售电,并计入售电收益与碳信用。全年仿真显示,SFGH–TD3 在所评估的启发式与多智能体 DRL 配置中取得最低累计服务延迟、能耗成本与碳排放。

  9. Journal of The Electrochemical Society40

    CAMamba2 双轴增强状态空间模型用于锂离子电池 RUL 预测

    上海理工大学团队提出 CAMamba2 双轴增强架构,特征轴做跨通道交互门控,时间轴用上下文感知模块结合局部平滑时序上下文,并以 Mamba2 状态空间骨干建模长程依赖。在 MIT 数据集上 MAE 为 0.0082、MSE 为 0.0001,优于代表性基线;在 HUST 数据集上独立训练后,在不同工况下也表现良好。作者认为双轴增强是锂离子电池 RUL 预测的有效策略。

    推荐理由:该工作把跨通道门控与局部时序平滑结合到 Mamba2 状态空间骨干上,为抑制容量再生和局部噪声提供了一种可迁移的建模思路。

  10. Journal of The Electrochemical Society30

    基于渗流模型的 Zn–MnO₂ 电池正极优化:兼顾容量密度与电导率

    研究提出一种基于渗流的模型,用于评估 Zn–MnO₂ 电池正极中 MnO₂、炭黑(CB)与孔隙率的体积分数如何影响可用容量和电导率,并据此确定任意孔隙率下的最优配比。将该最优配比用于 75% 孔隙率正极,相比未预载活性物质的常规正极容量提升 25 mAh cm⁻²(290 mAh g⁻¹),同时保持 150 S m⁻¹ 的高电导率。该工作为高能量密度复合正极设计提供了通用框架。

  11. Journal of The Electrochemical Society42

    分数阶模型结合可用容量反馈实现锂离子电池SOC与SOP估计

    北京工业大学团队提出一种分数阶等效电路模型结合快速多新息无迹卡尔曼滤波SOC观测器与慢速容量估计器的SOC/SOP联合估计方法,模型参数由SLPSO辨识。相比二阶RC模型,分数阶模型将电压RMSE和MAE分别降低3.45%和5.82%,SLPSO将平均末端电压RMSE从2.215 mV降至1.561 mV。

    推荐理由:该文将分数阶等效电路模型与容量反馈耦合,在初始SOC失配下把SOC RMSE从4.9%至9.8%降到1%以内,可供做SOC/SOP联合估计的研究者参考。

  12. 关键词流·多物理场模型36

    埃塞俄比亚团队提出非线性MPC电池热管理框架并在亚的斯亚贝巴至比绍夫图工况下仿真评估

    埃塞俄比亚国防大学团队提出面向锂离子电池热管理的非线性模型预测控制(NMPC)框架,在45 km、含陡坡与变环境温度的亚的斯亚贝巴至比绍夫图真实驾驶循环下,用物理信息降阶集总参数热模型在LabVIEW–MATLAB联合仿真平台上评估。

  13. 关键词流·SOX 与寿命预测60

    分层加权保形预测用于电池SOH监测的分析代码与预注册协议发布

    独立研究者发布论文配套分析工件,包含完整分析流程代码、每次正式运行前写定的预注册设计与门控标准、同种子逐位一致重跑日志,以及重建的124电芯队列表与派生数字账本。原始公开数据集不再分发,提供带sha256校验的抓取脚本和八步复现链,随机种子固定,每张图由日志确定性生成并在渲染前对照34个锚点值校验。

    推荐理由:该分析工件公开了分层加权保形预测的预注册协议、运行日志与124电芯队列重建表,便于复现其SOH监测流程。

  14. 关键词流·BMS 与电池智能算法62

    机械触发锂离子电芯热失控预警研究发布代码与派生数据包

    作者发布机械触发锂离子电芯热失控早期预警研究的代码与派生数据,基于公开的 ORNL–Sandia 压痕数据集(Mendeley Data,doi:10.17632/sn2kv34r4h.2)。

    推荐理由:该代码包把机械触发内短路热失控预警的误报率标定流程完整开放,含逐测试标签与复现日志,便于他人复用同一预警框架。

  15. 关键词流·BMS 与电池智能算法42

    KIT 提出电动公交电池信息物理框架,融合 DQN 智能充电与 LSTM 数字孪生

    KIT 团队提出面向电动公交电池的信息物理框架,控制层用 DQN 智能体实时执行智能充电与再生制动电流限幅,并与边缘侧 LSTM 数字孪生联动跟踪 SOH。框架还引入基于 SHAP 的 NMPC 策略,映射核心产热并补偿内部热滞后,以应对城市工况下电流冲击带来的局部热应力。该文发表于 Smart Cities 第 9 卷第 11 期,2026 年 10 月 23 日在线发表。

  16. 关键词流·BMS 与电池智能算法24

    基于 Edge AI 的实时电池管理系统:技术趋势与设计框架

    综述提出一种分层 Edge AI 电池管理参考框架:电池传感器与嵌入式控制器采集运行数据,边缘处理器完成预处理与智能分析,云平台负责长期数据管理、模型更新与车队级分析。框架强调本地状态估计、异常检测、预测性维护、安全的边云通信及可选数字孪生集成,可减少对持续云连接的依赖并加快决策。实际部署仍受嵌入式资源有限、模型复杂度、网络安全风险、电池平台异构与互操作性等问题制约。

10月27日周二
  1. Energy Storage Materials62

    物理引导虚拟探针实现无目标标签仿真到现实的负极电位估计

    Shu Xiong 等人提出一种物理引导的虚拟探针方法,通过无目标标签的仿真到现实迁移来估计负极电位。该方法面向负极电位这一析锂风险关键量,相关成果发表于 Energy Storage Materials 第 92 卷。

    推荐理由:该工作用物理引导的无标签仿真到现实迁移估计负极电位,为快充析锂风险监测提供了一条不依赖实测标签的思路。

  2. Journal of Energy Storage62

    物理嵌入循环脉冲神经网络融合极化动态用于电池SOH估计

    Journal of Energy Storage 第183卷B部分刊出研究,提出一种物理嵌入的循环脉冲神经网络,将极化动态融入网络结构用于电池健康状态(SOH)估计。作者为 Yi Wan、Shaoping Wang、Zhongze He、Yixuan Zhao、Di Liu,论文于2027年1月1日出版。

    推荐理由:该工作把极化动态嵌入循环脉冲神经网络做SOH估计,为物理信息与脉冲网络结合提供了一条可参考的建模路径。

  3. Journal of Energy Storage50

    少标签迁移预测跨化成工艺变化的锂离子电池自放电压降

    Journal of Energy Storage 第183卷Part B刊出Haoyuan Zheng、Shaobin Yang、Ding Shen、Wei Dong、Xu Zhang的研究,题为少标签迁移预测跨化成工艺变化的锂离子电池自放电压降。当前仅提供标题与作者信息,摘要正文未给出。

    推荐理由:材料仅给出标题与作者信息,未提供摘要正文,无法提炼具体方法或结论层面的阅读价值。