跳到正文

#LFP

今日 0 条
10月29日周四
  3. Journal of Energy Storage54

    基于膨胀行为与 Autoformer 的物理信息 SOH 估计框架

    Shu 等人提出一种物理信息学习框架，利用电芯膨胀行为结合 Autoformer 估计锂离子电池 SOH，论文发表于 Journal of Energy Storage 第 183 卷 Part B。材料仅提供题录与作者信息，摘要未给出数据集、电芯体系与误差指标。

    推荐理由：该工作把电芯膨胀行为与 Autoformer 结合进物理信息框架做 SOH 估计，为不依赖电学特征的估计路线提供了可迁移思路。

  5. Computers & Chemical Engineering52

    数据驱动多任务学习框架同时预测锂离子电池RUL与拐点

    Haoyu Sun 等人提出一种数据驱动的多任务学习框架，用于同时预测锂离子电池的剩余使用寿命（RUL）与容量衰减拐点。该工作发表于 Computers & Chemical Engineering 第 217 卷，摘要未给出数据集、电芯体系与误差指标等细节。

    推荐理由：该框架把RUL与拐点预测放在同一多任务模型中，为关注寿命末期非线性衰减的读者提供了一种联合建模思路。

  7. Advanced Energy Materials58

    铜集流体微观结构决定无负极锂金属电池的两种锂沉积模式

    研究以粗大丘状铜（HLCu）与纳米晶铜（nmCu）为模型界面，发现前者触发局域成核选择性生长（LS），生成疏松不均、副反应严重的锂沉积；后者诱导分布成核竞争合并（DCC），形成致密连续且动力学稳定的锂层。

    推荐理由：该研究用多手段表征揭示铜集流体微观结构如何决定无负极锂金属电池的两种锂沉积模式，为界面结构设计提供依据。

  8. Advanced Energy Materials72

    机理锚定的锂电池健康管理框架实现跨数据集 SOH 估计与轨迹预测

    研究提出一种机理锚定的可泛化健康管理框架，在 LFP/石墨电芯中识别出 3.3–3.4 V 充电窗口作为老化敏感特征，并与增量容量指纹关联。框架结合条件感知软混合专家模型、跨数据集持续学习和自适应无迹卡尔曼滤波，将逐点 SOH 估计转化为可在线更新的老化轨迹，在多应力老化条件下实现稳健 SOH 估计和 100–300 步前向轨迹预测。

    推荐理由：该框架把 3.3–3.4 V 充电特征与混合专家模型、UKF 轨迹更新串联，为跨数据集 SOH 估计提供可迁移思路。

  9. Advanced Materials38

    相邻单原子与纳米颗粒电子耦合引导锂横向沉积

    研究提出相邻单原子与纳米颗粒电子耦合策略，用配位介导的超快激光直写构建含超细 Co 纳米颗粒与相邻 Co 单原子的多级多孔石墨烯宿主。界面电子耦合重构局域 d 带中心并形成定向的空间锂吸附能梯度，使锂依次占据相邻位点、抑制局部垂直堆积。高载量 Li||LiFePO4 全电池在 2 C 下循环 1000 次后容量保持 71.4%。

10月28日周三
  1. OpenAlex · battery/lithium 新文献流26

    金属与锂电池火灾灭火试验设施功能要求的推导与应用

    金属火灾、锂一次电池与锂离子电池的燃烧和灭火行为各不相同，灭火试验设施须按具体危害特性定制。研究基于法规标准、既有研究、现场调查及灭火试验推导出试验设施功能要求，并应用于新建干式设施设计与现有湿式设施用于电池灭火试验的可行性评估。干式设施需具备水分控制、热与爆压防护、排放物管理、远程试验及样品前后处理等功能；湿式设施则需进一步评估供水排水、排放物处理及长时间冷却隔离等环节。

  2. Chemical Engineering Journal62

    中高频双向能量交互提升 LFP/石墨电池耐久性

    徐晓东、欧阳明高等人在 Chemical Engineering Journal 第 549 卷发表研究，考察中高频双向能量交互对 LFP/石墨电池耐久性的影响，结果显示该交互方式可提升电池耐久性。材料仅提供摘要级信息，具体测试协议与量化结果未披露。

    推荐理由：文章关注中高频双向能量交互对 LFP/石墨电池耐久性的影响，为双向充放电工况下的寿命评估提供实验依据。

  4. 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。

10月27日周二
  1. 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。

  5. Applied Energy52

    基于容量曲线建模与注意力融合学习框架的锂电池RUL预测

    Xinyu Li 等提出一种结合容量曲线建模与注意力融合学习的框架，用于锂离子电池剩余使用寿命（RUL）预测，论文发表于 Applied Energy 第 427 卷 Part F，作者包括 Jiawei Li、Jinze Li、Fang Wang、Yongming Han、Min Liu 和 Yi Zhao。目前仅有题录与作者信息，摘要未给出具体数据集、误差指标或对比基线。

  6. Zenodo · battery 数据与软件74

    两串26650 LFP电芯在五个环境温度下的脉冲充放电与静置数据集

    University of Reggio Calabria 在 Zenodo 发布两串 26650 LFP 电芯（标称容量 2.3 Ah，无均衡）在 0、12、25、38、50 °C 五个环境温度下的电学与热测量数据。

    推荐理由：该数据集在五个环境温度下对两串26650 LFP电芯做脉冲充放电与静置测试，并附参考容量测试，可用于辨识阻容特性与温度相关老化。

10月26日周一
  2. 关键词流·SOX 与寿命预测55

    预印本检验容量型 SOH 的表征充分性：加入电学信息使未来电阻预测误差降低 56.25%

    独立研究者发布预印本，检验容量型 SOH 是否保留独立选定的当前与未来电池目标记录所需信息，使用 Luh–Blank、NASA Ames 和 Stroebl 三个公开锂离子电池老化数据集，结合匹配状态分析与留出预测。

    推荐理由：该预印本用三个公开老化数据集检验容量型 SOH 对电压、阻抗等目标的信息充分性，并给出加入电学信息后的预测误差降幅。

  3. Journal of The Electrochemical Society78

    耦合老化模式与阻抗增长的锂离子电池析锂拐点预测

    作者提出将非侵入估计的老化模式（LLI、正负极活性材料损失）与电极级阻抗增长耦合的机理模型，把实测阻抗增长分解为活性材料损失与副反应两部分，并发现副反应阻抗增长与LLI呈强线性相关（Pearson 系数均超过 0.98）。

    推荐理由：该工作把非侵入估计的老化模式与电极阻抗增长耦合起来，仅用前200 EFC数据即可预测析锂起始与容量拐点。

  4. Zenodo · battery 数据与软件78

    退役锂离子电池双极脉冲扰动数据集发布 v2 版本

    该数据集配合双极对称脉冲扰动检测电池容量损失的研究论文发布，包含退役锂离子电池测试原始数据及特征提取、诊断分析和建模所用的处理数据。

    推荐理由：退役电芯的双极脉冲测试原始数据与处理特征、模型输出一并公开，便于复用其可观测特征做容量损失诊断。

10月25日周日
  1. Zenodo · battery 数据与软件22

    电动汽车电池技术对比分析：性能、安全与可持续性

    一篇综述对比了电动汽车所用的铅酸、NiMH、LFP、NMC、NCA、LTO、钠离子和固态电池，从能量密度、耐久性、热行为与充电性能评估适用性。锂离子电池仍是现代电动汽车的主流技术，LFP 热稳定性与耐久性较好，NMC 和 NCA 能量密度更高。钠离子电池有望用于成本敏感场景，固态电池仍需进一步开发。

  3. Zenodo · battery 数据与软件62

    牛津布鲁克斯发布赛车电池数字孪生资源包：PINN求解SPMe模型

    牛津布鲁克斯大学在Zenodo发布赛车电池数字孪生资源包，对应论文《Motorsport battery digital twin: physics-informed neural networks solving the Single Particle Model with Electrolyte》。

    推荐理由：牛津布鲁克斯团队公开了赛车电池数字孪生的12个训练模型、验证结果与LG M50T实验数据，并附带可逐点推理的网页界面。

  4. Journal of Energy Storage50

    混合脉冲神经网络-BiLSTM 架构用于快充快放 LFP 电芯 SOH 预测

    Shevil K. Mehta 等提出一种混合脉冲神经网络与双向 LSTM（BiLSTM）架构，用于快充和快放工况下 LFP 电芯的 SOH 预测，强调鲁棒性与计算效率。该文发表于 Journal of Energy Storage 第 183 卷 Part B，出版日期为 2027 年 1 月 1 日。目前仅提供摘要信息，具体数据集、误差指标与对比基线未在材料中给出。

    推荐理由：面向 LFP 电芯在快充快放工况下的 SOH 预测，该工作把脉冲神经网络与双向 LSTM 组合以兼顾鲁棒性与计算开销。

  6. Journal of Power Sources60

    基于物理信息神经网络的局部放电段实时SOH估计与在线老化预测

    Journal of Power Sources 第699卷刊出Begoña Ispizua等人的研究，提出用物理信息神经网络从电池部分放电数据中实时估计SOH并在线预测老化趋势。当前feed仅提供标题与作者信息，未给出摘要正文，具体方法、数据集与精度指标暂不可知。

    推荐理由：材料只给出标题与作者信息，未提供摘要正文，无法据此提炼具体阅读价值。

10月24日周六
  1. OpenAlex · battery/lithium 新文献流55

    利用短放电瞬态快速辨识 2RC 时间常数实现 LFP 电池容量估计与跨电芯迁移

    该研究面向光伏储能系统，提出通过短放电瞬态快速辨识 2RC 时间常数来估计 LFP 电池容量，并考察该方法在不同电芯之间的迁移能力。作者为 Fu、Jammes、Sepúlveda-Oviedo、Hernando、Vinassa、Alonso、Corinne，成果以会议论文形式发表，采用绿色开放获取。

    推荐理由：该文用短放电瞬态快速辨识 2RC 时间常数来估计 LFP 容量，并检验跨电芯迁移能力，为光伏储能场景提供轻量 SOH 估计思路。

  3. 关键词流·SOX 与寿命预测58

    ECLIPSE-Net 用事件条件对数状态估计器预测锂电池 RUL

    ECLIPSE-Net 是一种事件条件对数状态估计器，结合退化事件分词器、对数时间记忆格、选择性二阶 MIMO 状态模块、能量证据混合器与鲁棒输出头，用于锂电池 RUL 预测。

    推荐理由：论文在三个公开数据集上报告 RUL 误差与消融结果，并说明迁移失效的触发条件，可供做寿命预测基线比较时参考。

10月23日周五
  3. Advanced Materials58

    LMFP晶态复合策略阻断层状氧化物正极表面到体相热失效链式反应

    研究将层状氧化物正极的热失效归因于从界面副反应向体相结构崩塌传播的连锁反应，并提出将微米级层状氧化物与纳米级橄榄石结构LMFP复合的晶态复合策略。该结构形成富无机物正极电解质界面并充当内部热障，使正极与安时级电芯的热失效分别延后61.3 °C和21.4 °C，为热失控疏散争取超过16 min，同时实现3.75 g cm⁻³压实密度和1000次循环86%容量保持。

    推荐理由：该工作把层状氧化物正极热失效归因于表面到体相的连锁反应，并用LMFP复合结构在电芯层面延后热失控。

  4. Advanced Materials58

    逐层组装实现石墨/硬碳负极类BCC颗粒堆积，4C下1650次循环容量保持80.7%

    研究提出逐层单层颗粒组装技术，制备出12米长的石墨/硬碳复合负极，形成类体心立方（BCC）堆积结构，以最大化石墨与硬碳的接触界面并促进固态Li+传输。与LFP正极配对后，该负极在4C倍率下循环1650次容量保持80.7%。作者认为这一可控颗粒堆积策略可为多种电池正负极的可持续、长循环、快充电极设计提供通用框架。

    推荐理由：该工作用逐层单层颗粒组装把石墨与硬碳排成类BCC结构，为电极颗粒堆积的可控制备提供了一条可放大的工艺路径。