高保真建模揭示不同工况下的析锂与剥离动态
Jue Chen、Heinrich Ditler、Gereon Stahl、Christiane Rahe、Weihan Li 在 eTransportation 第 29 卷发表研究，对多种运行工况下的析锂与剥离过程进行高保真建模，以揭示其隐藏动态。论文发表于 2026 年 9 月，目前仅见摘要信息。
推荐理由：针对析锂与剥离过程建立高保真模型并覆盖多种工况，可为快充边界与析锂判据研究提供建模参考。
快充与析锂
全部主题快充这条线：析锂机理与检测、充电策略优化、快充寿命权衡。
最新精选
第 21–30 条 · 共 30 条eTransportation精选AI 评分6262 eTransportation精选AI 评分6262 基于物理建模与智能优化的高能量锂离子电池快充策略
Yajie Liu 等人提出结合物理建模与智能优化的方法，用于实现高能量锂离子电池的快充。该研究发表于 eTransportation 第 29 卷，作者包括 Yu Wang、Fuyuan Liang 和 Xing Zhou，摘要未提供具体模型、优化算法与实验数据。
推荐理由：面向高能量锂离子电池快充，将物理建模与智能优化结合，为充电策略设计提供可迁移的方法框架。
Journal of The Electrochemical Society精选AI 评分6262 基于电化学-热-老化耦合模型的在线快充策略抑制析锂
该研究提出一种基于电化学-热-老化耦合模型的在线快充策略，用于抑制析锂。原文仅提供标题，未给出模型细节、验证工况与实验数据。
Journal of The Electrochemical Society精选AI 评分6262 面向能量密度、寿命、快充与成本权衡的锂离子电池伪二维老化模型
该研究提出一种伪二维老化模型，用于分析锂离子电池在能量密度、寿命、快充与成本之间的权衡关系。原文仅提供标题，摘要与正文内容未获取。
Energy Storage Materials精选AI 评分6262 机械信号解码锂沉积孔隙率，用于实用锂金属电池失效分析与早期预警
Can Wang、Renjie Wang、Yuxuan Zhang、Jianming Li、Quanqing Yu 在 Energy Storage Materials 第 91 卷发表研究，提出用机械信号解码锂沉积孔隙率，用于实用锂金属电池的失效分析与早期预警。该文刊于 2026 年 10 月。
推荐理由：面向实用锂金属电池，用机械信号解码锂沉积孔隙率，为失效分析与早期预警提供了一条可迁移的在线监测思路。
Advanced Energy Materials精选AI 评分6262 亲核阴离子重构溶剂化结构实现 PC 基电解液中高倍率低温石墨||LFP 软包电池
研究提出亲核阴离子调控溶剂化策略，让 NO3− 优先进入 Li+ 溶剂化鞘并替换配位 PC 分子，同时不牺牲离子电导率。对六种锂盐阴离子的模拟显示，引入 LiNO3 后溶剂分离离子对减少 26%，接触离子对和聚集体分别增加 19% 和 7%，促进 Li+ 去溶剂化并形成富 Li3N 无机 SEI，抑制 PC 共嵌入石墨。
推荐理由：针对 PC 基电解液与石墨负极不兼容的难题，提出亲核阴离子调控溶剂化结构，兼顾离子电导与低温快充性能。
arXiv · battery（eess.SY 系统与控制）精选AI 评分6262 基于充电信号估计放电增量容量特征的锂离子电池老化监测框架
该论文提出一种神经网络框架，直接从充电信号预测放电增量容量（IC）特征，从而免去低电流放电测量。模型在 53 个电芯、多种快充协议的数据集上训练，能在未见过的电池数据上估计老化指标；在评估的多种架构中，LSTM 在预测精度与计算效率之间取得最佳平衡。作者称该方法可实时集成到 BMS，在不干扰电池正常运行的条件下增强老化监测。
推荐理由：该工作用充电信号预测放电 IC 特征，省去低电流放电测量，为快充场景下的在线老化监测提供了一条可迁移思路。
arXiv · battery（physics.app-ph）精选AI 评分5858 物理信息学习加速电化学器件建模：面向实时控制的框架与展望
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。
arXiv · battery（physics.app-ph）精选AI 评分5757 从正极到负极：21700 型富镍 NCM||石墨-SiOx 电芯的锂损失机制
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。
arXiv · battery（physics.app-ph）精选AI 评分6262 中子成像定量表征锂离子电池电解液老化
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。