AI 日报 · 2026 年 10 月 28 日 · 星期三
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物理引导虚拟探针实现无标签负极电位估计
Shu Xiong 等人提出物理引导虚拟探针，通过无目标标签的仿真到实测迁移估计负极电位，成果发表于 Energy Storage Materials。同日另有研究将极化动态嵌入循环脉冲神经网络用于 SOH 估计，并以不确定性感知半监督学习实现真实电动车电池包老化诊断。
论文研究
物理引导虚拟探针实现无目标标签仿真到实测迁移的负极电位估计
Shu Xiong 等人提出一种物理引导的虚拟探针，通过无目标标签的仿真到实测迁移（sim-to-real adaptation）估计负极电位，论文发表于 Energy Storage Materials，2026 年 10 月 26 日在线。摘要未给出具体数据集、电芯体系与误差指标。
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。
不确定性感知半监督学习实现真实电动车电池包老化诊断
Shan Li 等人提出一种不确定性感知半监督学习方法，利用真实电动汽车随机短充电数据实现电池包老化诊断，以降低对标注数据的依赖。该研究发表于 Energy 第 367 卷，作者包括 Jian Ma、Xuan Zhao、Qiao Wang、Kai Zhang、Qifan Xue。
气氛可控原位研究揭示环境湿气引发石墨负极不可逆老化
Caixia Meng 等人在 Journal of Energy Chemistry 发表研究，利用气氛可控的原位手段考察环境湿气对石墨负极的影响，给出湿气触发不可逆老化的机理认识。作者包括 Qiang Fu、Zhong-Shuai Wu 等，论文刊于第 124 卷。
从异构多时长时间序列学习控制策略用于电池能量管理
Applied Energy 第 427 卷 Part F 刊出 Sheng Yin、Vivek Teja Tanjavooru、Christoph Goebel、Holger Hesse 的论文，题为从异构多时长时间序列学习控制策略用于电池能量管理系统，出版日期为 2027 年 1 月。当前 feed 仅提供标题与作者信息，未给出摘要与方法细节。
四阶段热失控模型扩展至不同格式、尺寸与化学体系电芯
作者将四阶段热失控建模框架扩展至不同尺寸的镍-rich 层状氧化物正极圆柱与软包电芯，仅用 ARC 表面温度数据即可建模。方法引入三项改动：用自由断点的三段分段回归客观划分温升速率曲线、正则化提取各阶段 Arrhenius 参数以剔除阶段末病态数据、采用阶段相关质量损失函数（含延迟开阀电芯的两步泄压形式），并为严重与冷却阶段设置格式相关的非绝热边界条件。
实验研究锂离子电池从轻微过充到热失控的转变机制
该研究以实验手段考察锂离子电池从轻微过充演变为热失控的转变机制。材料仅提供标题，未给出电芯体系、实验条件与具体结论。
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。
数据与工具
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）。
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。
快讯
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