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论文

值得读的研究论文与预印本：方法、数据与结论的精选解读。

99条精选相关主题数据集基准评测

最新精选

第 1–20 条 · 共 99 条
10月29日周四
  2. Journal of Power Sources55

    面向锂离子电池多尺度建模的物理一致数值框架

    Alessio Lombardo Pontillo 等人在 Journal of Power Sources 第 699 卷提出一个物理一致的多尺度锂离子电池数值建模框架，定位为从理论走向工程。作者包括 Gianluca Boccardo、Daniele Marchisio 与 Ilenia Battiato，论文于 2027 年 1 月 30 日发表。

    推荐理由：该框架把多尺度锂离子电池建模从理论推进到工程实现，读者可关注其物理一致性约束如何组织跨尺度耦合。

  3. Advanced Energy Materials60

    DMTFA/FEC双盐电解液解耦极性与配位，支撑NCM91电芯4.6 V下1800次循环

    研究提出位阻-电子调控策略，用2,2,2-三氟-N,N-二甲基乙酰胺（DMTFA）与FEC及双锂盐构建阴离子主导的伪弱溶剂化电解液，在保持强极性的同时削弱Li+配位。该电解液电化学稳定窗口超过5.0 V并具本征阻燃性，NCM91纽扣电池在1 C、4.8 V截止下100次循环容量保持率超过90.0%。约1.6 Ah软包电芯在4.6 V下1800次循环后容量保持84.97%。

    推荐理由：该工作用位阻与吸电子效应解耦溶剂极性与Li+配位，为高电压电解液设计提供了一条可迁移的分子调控思路。

10月28日周三
  1. eTransportation58

    选择性老化表征网络提升电池老化轨迹预测效率与鲁棒性

    Xuan Liu 等人提出选择性老化表征网络（Selective Degradation Representation Network），用于电池老化轨迹预测，目标是兼顾效率与鲁棒性，突破刚性序列建模的限制。该文发表于 eTransportation，2026 年 10 月 27 日上线，目前仅有摘要信息。

    推荐理由：该工作用选择性老化表征网络做电池老化轨迹预测，强调高效与鲁棒，可供做序列预测方法选型时参考其表征思路。

  2. 关键词流·BMS 与电池智能算法55

    DS-MTNet 双流多任务网络实现锂电热状态与SOH联合预测及预警

    作者提出 DS-MTNet 双流多任务网络，用 TCN 捕捉短期热动态、Mamba 建模长期老化趋势，经门控融合后同时预测最高温度、平均温度和 SOH。在 XJTU 数据集动态工况下 SOH 的 MAE 为 0.011、最高温度 MAE 为 0.898 °C；借助 MMD 分布对齐的少样本域适应，在 NASA 数据集跨环境迁移的 SOH MAE 为 0.022。

    推荐理由：该工作把温度与SOH放进同一双流网络联合预测，并给出跨数据集迁移与预警提前量的量化结果，可作为多任务电池状态估计的对照方案。

  3. Journal of Energy Storage42

    研究系统量化热失控排气中锂离子电芯燃烧危害

    该研究发表于 Journal of Energy Storage 第 183 卷 Part B，作者为 Zhongchun Wang、Weifeng Li、Zhenhai Gao、Andrew F. Burke、Jingyuan Zhao，主题是系统量化锂离子电芯热失控排气气体的燃烧危害。当前 feed 仅提供标题与作者信息，未给出摘要、方法或数据。

    推荐理由：材料仅给出标题与作者信息，未提供摘要或方法细节，无法提炼具体阅读价值。

  4. Journal of Power Sources55

    研究提出物理约束生成式 AI 逆向设计锂离子电池微结构

    Journal of Power Sources 第 699 卷刊出 Azamat Zhaksylykov 等人的研究，题为用物理约束生成式 AI 逆向设计锂离子电池微结构，论文发表于 2027 年 1 月 30 日。当前仅获取到标题与作者信息，摘要正文未提供。

    推荐理由：材料只给出标题与作者信息，无法确认方法细节与验证结果，阅读价值暂无法具体呈现。

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 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. Energy60

    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。

    推荐理由：面向真实车端随机短充电片段，用不确定性感知半监督学习降低电池包老化诊断对标注数据的依赖。

  6. Journal of The Electrochemical Society58

    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。

    推荐理由：该工作把四阶段热失控模型扩展到圆柱与软包三种规格，仅用 ARC 表面温度即可复现温升，为不同电芯格式的安全评估提供可迁移的建模路径。

10月26日周一
  1. Zenodo · battery 数据与软件58

    表格化电池老化模型敏感性排序在认知不确定性下的审计：设计选择、依赖输入与多源证据

    研究将表格化老化模型敏感性排序背后的分析设定视为认知不确定性，对63.5 Ah NMC电芯老化模型用Sobol指数、Shapley效应和分箱Borgonovo型测度进行审计。

    推荐理由：该研究用Sobol、Shapley与Borgonovo三类指标审计63.5 Ah NMC表格化老化模型的敏感性排序，揭示排序随分析设定而变。

  2. 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。

10月25日周日
  1. Journal of Energy Storage55

    双溶剂电解液锂电池局部通量非均匀性与针刺热失控建模

    Anop Mundel 与 Abhishek Sarkar 在 Journal of Energy Storage 第 183 卷 Part B 发表研究，对双溶剂电解液锂电池的局部通量非均匀性及针刺驱动热失控进行建模。该文于 2027 年 1 月 1 日刊出，目前仅公开摘要信息。

    推荐理由：该文把局部通量非均匀性与针刺触发结合建模，为理解双溶剂电解液电芯的热失控起始提供了一条可迁移的耦合建模思路。