AI 周报 · 2026 年第 40 周 · 09.28 — 10.04
BATHOT ACAD
电池老化建模与诊断方法集中突破
本期覆盖 2026-09-28 至 2026-10-04。eTransportation 第 29 卷集中刊出多项锂离子电池研究：Xinyou Ke 等人提出石墨/LFP 软包电芯的负值与零值日历容量及阻抗老化建模；Cheng Qian 等人提出弱监督学习方法，在标签极少条件下实现 SOH 可解释估计；一项研究将高温气流识别为大尺寸圆柱电芯热失控传播的主控开关；Tingkai Li 等人对老化诊断中的半电池模型拟合方法进行基准比较；Qingqing Yang 等人提出基于电极级老化状态诊断的退役电池快速分选框架。整体看，本期主线集中在电池老化建模、健康状态估计与诊断分选方法的精细化与可解释化。
日历老化建模新方法
本版导读Xinyou Ke 等人针对石墨/LFP 软包电芯提出负值与零值日历容量及阻抗老化建模方法，发表于 eTransportation 第 29 卷。该工作将日历老化建模扩展到负值与零值区间，为软包电芯的长期容量与阻抗演化提供新的描述框架。
石墨/LFP 软包电芯的负值与零值日历容量及阻抗老化建模
Xinyou Ke 等人在 eTransportation 第 29 卷发表研究，针对石墨/LFP 软包电芯提出负值与零值日历容量及阻抗老化建模方法。作者包括 Xinyou Ke、Hongwei Zhang、Yu Hui Lui、Yameng Liu、Jun Cai，论文计划于 2026 年 9 月出版。
弱监督SOH可解释估计
本版导读Cheng Qian 等人提出一种弱监督学习方法，在标签极少的条件下实现锂离子电池健康状态（SOH）估计，并强调估计结果的可解释性，发表于 eTransportation 第 29 卷。该方法针对实际场景中标签获取困难的问题，兼顾估计精度与结果可解释性。
基于弱监督学习的锂离子电池SOH可解释估计方法
Cheng Qian 等人提出一种弱监督学习方法，在标签极少的条件下实现锂离子电池健康状态（SOH）估计，并强调估计结果的可解释性。该研究发表于 eTransportation 第 29 卷，作者包括 Hongsheng Guan、Yiyong Xiao、Li Wang、Yi Ren、Quan Xia、Dezhen Yang、Zili Wang。
热失控传播主控开关
本版导读eTransportation 第 29 卷刊出研究，将高温气流认定为大尺寸圆柱电芯热失控传播的主控开关。该结论为大尺寸圆柱电芯的热失控传播机理与安全设计提供了新的关注点。
高温气流被识别为大尺寸圆柱电芯热失控传播的主控开关
eTransportation 第 29 卷刊出研究，将高温气流认定为大尺寸圆柱电芯热失控传播的主控开关。
半电池模型拟合基准
本版导读Tingkai Li 等人对锂离子电池老化诊断中的半电池模型拟合方法进行基准比较，发表于 eTransportation 第 29 卷。该工作系统对比不同拟合方法在老化诊断中的表现，为方法选择提供参考依据。
锂离子电池老化诊断中半电池模型拟合方法的基准比较
eTransportation 第 29 卷刊出 Tingkai Li 等人的研究，对锂离子电池老化诊断中的半电池模型拟合方法进行基准比较。作者包括 Yifan Zhang、Benjamin Nowacki、Sina Navidi、Thomas Schmitt、Shan Hu 与 Chao Hu，论文计划于 2026 年 9 月出版。目前仅提供摘要，未给出具体方法细节与评测结果。
退役电池快速分选
本版导读Qingqing Yang 等人提出一种面向退役锂离子电池的快速分选框架，通过电极级老化状态诊断实现分选，发表于 eTransportation 第 29 卷。该框架将诊断粒度下沉到电极级，以支持退役电池的快速分选。
退役锂离子电池快速分选框架：基于电极级老化状态诊断
eTransportation 第 29 卷刊出 Qingqing Yang 等人的研究，提出一种面向退役锂离子电池的快速分选框架，通过电极级老化状态诊断实现分选。作者包括 Huaqin Zhang、Jianwei Li、Zhiwei He、Weiming Teng、Guodong Zhang，出版日期为 2026 年 9 月。