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材料

与衰减和建模相关的材料研究：LFP 与LMFP、钠电、固态、正负极与电解液。

92条精选相关主题老化预测论文

最新精选

第 21–40 条 · 共 92 条
10月28日周三
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。

  4. Advanced Energy Materials46

    研究揭示实用富锂锰基正极晶格释氧的结构起源

    该研究结合在线电化学质谱与同步辐射 X 射线、电子显微镜，在四个数量级尺度上通过 Mn 还原分布定位 O2 释放的空间来源。两种仅次级颗粒尺寸不同的富锂锰基（LMR）正极 O2 释放量相差两倍，但电极厚度方向与颗粒内部均未检测到 Mn 还原梯度，说明差异不来自电极或颗粒尺度不均匀性。

    推荐理由：该研究用在线质谱与多尺度 X 射线、电镜把晶格释氧定位到晶粒前侧面暴露，为富锂锰基正极释氧提供可迁移的结构描述符。

  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。

  7. 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。

  8. Zenodo · battery 数据与软件55

    UCSD 团队公开弱配位阴离子与溶剂电解液研究的数据与仿真输入

    加州大学圣地亚哥分校等团队在 Zenodo 发布弱配位阴离子与溶剂电解液研究的数据归档，包含复现论文各图所需的数据、处理脚本、仿真输入和力场参数，对应投稿 Science 的论文。

    推荐理由：该归档公开了弱配位阴离子与溶剂电解液研究的原始数据、处理脚本、仿真输入和力场参数，可用于复现论文图表。

  9. Zenodo · battery 数据与软件58

    弱配位阴离子与溶剂突破电导率-迁移数-溶剂化权衡的数据与仿真输入发布

    加州大学圣地亚哥分校等团队在 Zenodo 发布论文《Weakly coordinating anions and solvents break the conductivity–transference–solvation tradeoff》的数据与仿真输入，版本 1.0.0，含数据、处理脚本、仿真输入和力场参数，可复现论文各图。

    推荐理由：该存档公开了弱配位阴离子与溶剂电解液研究的全部数据、处理脚本、仿真输入和力场参数，便于复现论文各图。

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. Advanced Energy Materials58

    球磨诱导无序使 Li2Ta2OCl10 氧卤化物离子电导率达 11 mS.cm−1

    研究报道了一种经低温路线合成的新型锂钽氧氯化物 Li2Ta2OCl10，其晶体由孤立的 [Ta2OCl10]2− 二聚体构成，室温离子电导率仅 0.002 mS.cm−1。

    推荐理由：该工作通过球磨诱导无序，把一种新型氧卤化物的室温离子电导率提升 5000 倍，为固态电解质设计提供了结构无序这一可迁移思路。

  5. 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。

  2. 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。

  4. 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. Energy Storage Materials58

    研究揭示硅石墨复合负极热-电化学耦合的机理不对称性

    Moonseong Kim 等人在 Energy Storage Materials 发表研究，探讨硅石墨复合负极中的热-电化学相互作用，并提出机理不对称性这一概念。论文于 2026 年 10 月 23 日在线发表，作者包括 Bairav S. Vishnugopi、George J. Nelson、Partha P. Mukherjee 等，目前仅有摘要信息。

    推荐理由：文章聚焦硅石墨复合负极中热与电化学过程的耦合不对称性，为理解该体系的产热与衰减机理提供建模视角。