AI辅助锂电池研发与应用——数智时代的锂电池信息学电子书

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内容提要

《AI辅助锂电池研发与应用——数智时代的锂电池信息学》编委会

前言

第0章　绪论

0.1　复杂巨系统锂电池研发的挑战

0.2　从生物信息学的主要方法看锂电池信息学发展方向

0.3　锂电池多尺度建模研究存在巨大挑战

0.4　材料信息学与锂电池信息学的不同

0.5　锂电池研究不同尺度的科学问题与主要研究方法

0.6　电池信息学涉及的数据驱动的背景和概念

0.7　小结与展望

参考文献

第一部分　AI辅助锂电池材料设计开发

第1章　电池材料信息学概述

1.1　锂电池材料的主要表征手段及信息学结合现状

1.1.1　X射线衍射（XRD）分析

1.1.2　扫描电子显微镜（SEM）与透射电子显微镜（TEM）

1.1.3　原子吸收光谱（AAS）或电感耦合等离子体发射光谱（ICP-OES）

1.1.4　氮吸附试验及孔径分布数据

1.1.5　电化学性能测试

1.1.6　热分析技术

1.2　锂电池正极材料信息学

1.2.1　正极材料信息学基本研究思路

1.2.2　基于高效描述符的锂电正极信息学

1.3　锂电池负极材料信息学

1.3.1　负极材料信息学基本研究思路

1.3.2　石墨结构与热力学特性计算

1.4　SEI的研究进展、先进表征技术与数据科学应用

1.5　电极材料信息学挑战与展望

参考文献

第2章　深度势能方法及其在电化学储能材料中的应用

2.1　深度势能

2.1.1　深度势能基本理论

2.1.2　深度势能的开发与应用

2.1.3　深度势能相关软件与平台

2.1.4　OpenLAM

2.1.5　AIS square

2.1.6　模型蒸馏

2.2　深度势能在电化学储能材料中的应用

2.2.1　负极材料

2.2.2　正极材料

2.2.3　固态电解质

2.2.4　电解液

2.2.5　界面

2.3　小结与展望

参考文献

第3章　大数据驱动的电池新材料设计

3.1　发展现状

3.1.1　离子传输

3.1.2　表面／界面现象

3.1.3　微观结构动态演变

3.2　基于大数据的电池材料模拟方法

3.2.1　多精度传递的高通量计算流程

3.2.2　机器学习方法加速

3.3　电池新材料发现实例

3.3.1　基于直接筛选和优化改性

3.3.2　基于离子替换

3.3.3　基于团簇搭建

3.3.4　基于无序结构构建

3.4　电池材料“大数据+人工智能”工具软件开发

3.5　小结与展望

参考文献

第4章　锂电池负极固态电解质界面膜形成机理的理论研究进展与展望

4.1　分子动力学方法在SEI中的研究进展

4.1.1　经典力场分子动力学（CMD）

4.1.2　反应力场分子动力学（RxMD）

4.1.3　第一性原理分子动力学（AIMD）

4.1.4　机器学习力场分子动力学（MLMD）

4.2　动力学蒙特卡罗（KMC）在SEI膜中的研究进展

4.2.1　二维晶格模型

4.2.2　三维晶格模型

4.3　小结与展望

参考文献

第二部分　AI辅助电池先进表征技术

第5章　AI赋能电池材料表征分析技术

5.1　AI方法和表征手段概述

5.1.1　AI方法概述

5.1.2　材料表征概述

5.2　AI与谱学表征技术的结合

5.2.1　AI辅助谱学数据收集

5.2.2　AI结合特征提取

5.2.3　AI结合表征数据的分析和预测

5.3　AI与成像表征技术的结合

5.3.1　AI辅助成像数据收集

5.3.2　AI辅助图像分析

5.4　小结与展望

参考文献

第6章　机器学习强化的电化学阻抗谱技术及其应用

6.1　机器学习获取锂离子电池的EIS

6.1.1　时域信息获取EIS

6.1.2　频域信息获取EIS

6.2　机器学习辅助EIS解耦LIB老化参数

6.2.1　动力学参数解耦

6.2.2　热力学参数解耦

6.3　机器学习下EIS在锂离子电池健康预测与老化评估的应用

6.3.1　EIS实现锂离子电池健康预测

6.3.2　EIS实现锂离子电池老化机理评估

6.4　EIS与其他表征方法的数据融合

6.5　小结与展望

参考文献

第三部分　AI辅助电池器件开发平台

第7章　大语言模型RAG架构加速电池研发：现状与展望

7.1　概述

7.1.1　电池研究现状

7.1.2　大语言模型的优势

7.1.3　用RAG架构解决大语言模型的幻觉问题

7.2　大语言模型RAG架构在电池领域的具体应用

7.2.1　电池材料设计

7.2.2　电池单元设计和制造

7.2.3　电动交通和电网的电池管理系统

7.2.4　RAG架构在电池技术中应用的异同

7.3　小结与展望

7.3.1　多模态RAG在电池领域的应用

7.3.2　RAG技术在电池研究中的其他应用展望

参考文献

第8章　AI for Science时代下的电池平台化智能研发

8.1　AI for Science时代下的BDA平台加速各环节电池研发

8.1.1　电池研发的五个关键阶段

8.1.2　BDA平台助力电池研发“设计理性化”“开发平台化”“制造智能化”

8.2　AI for Science时代下的电池知识“大脑”构建

8.2.1　电池文献信息量巨大，高效收集和获取信息是瓶颈

8.2.2　多模态模型发展助力科学文献解析

8.2.3　电池研发文献解析工具，助力快速洞察行业动态，提升研发效率

8.3　AI for Science时代下的电池设计

8.3.1　AI for Science驱动的多尺度算法和预训练模型为电池设计研发带来新的突破

8.3.2　AI for Science依托工程实践，加速研发智能化，率先进行落地探索

8.4　AI for Science时代下的电池材料合成与制备

8.5　AI for Science时代下的电池材料表征与性能测试

8.6　AI for Science时代下的电池研发结果分析优化

8.7　小结与展望

参考文献

第9章　AI驱动的电池性能预测与分析

9.1　软件功能介绍

9.1.1　数据预处理与标准化

9.1.2　数据可视化

9.1.3　高级数据分析

9.2　指标提取与特征挖掘

9.3　电池一致性分析

9.4　电池健康状态估计

9.5　电池寿命预测

9.6　小结与展望

参考文献

第四部分　AI辅助电池状态感知与寿命预测技术

第10章　储能电池单体层级数字孪生技术

10.1　能源电池单体层级数字孪生技术的内涵

10.2　能源电池单体层级数字孪生的关键技术

10.2.1　电池单体层级的植入传感技术

10.2.2　电池单体层级高效保真的物理模型

10.2.3　基于机器学习驱动的电池单体层级数字孪生

10.3　小结与展望

参考文献

第11章　贫数据应用场景下的锂离子电池容量退化轨迹预测方法研究

11.1　锂离子电池容量退化轨迹预测方法

11.1.1　容量退化曲线增广

11.1.2　神经网络模型

11.1.3　模型训练与验证

11.2　结果与分析

11.2.1　锂离子电池老化试验数据

11.2.2　容量退化轨迹预测结果

11.2.3　虚拟容量退化曲线增广敏感性分析

11.2.4　虚拟容量退化曲线筛选方法的消融实验

11.2.5　模型训练方案的消融实验

11.3　小结与展望

参考文献

第12章　宽温域条件下锂离子电池SOC/SOP智能估计方法

12.1　锂离子电池电热耦合模型

12.1.1　等效电路模型

12.1.2　热模型

12.2　改进MIUKF与安时积分法结合的SOC估计

12.2.1　改进MIUKF算法

12.2.2　MIUKF结合安时积分法的切换算法

12.3　考虑多约束条件的SOP估计

12.3.1　基于电压约束条件的SOP估计

12.3.2　基于SOC约束条件的SOP估计

12.3.3　基于温度约束条件的SOP估计

12.3.4　基于多约束条件的SOP估计

12.4　仿真及精度验证

12.4.1　电路模型精度验证

12.4.2　热模型精度验证

12.4.3　SOC估计仿真分析

12.4.4　SOP估计仿真分析

12.5　小结

参考文献

第13章　锂离子电池电化学模型参数智能辨识方法

13.1　锂离子电池的三电极阻抗模型

13.1.1　电池阻抗模型介绍

13.1.2　用于辨识的参数

13.2　锂离子电池参数辨识方法

13.2.1　阻抗模型辨识框架

13.2.2　目标函数

13.2.3　实验设计

13.3　结果分析

13.3.1　准确性分析

13.3.2　迭代速度分析

13.3.3　鲁棒性分析

13.3.4　多维度分析

13.3.5　电化学模型验证

13.4　小结

参考文献

第14章　AI辅助锂电池剩余寿命预测研究进展

14.1　老化轨迹预测建模和仿真

14.1.1　RUL预测常用的机器学习算法

14.1.2　RUL预测的一般流程

14.1.3　RUL预测中的信号预处理技术

14.1.4　机器学习方法

14.2　RUL预测方法的比较

14.3　电池延寿

14.4　前景和挑战

14.5　小结

参考文献

第15章　基于电化学原理改进的等效电路模型用于锂离子电池状态估计

15.1　电池建模与参数辨识

15.1.1　融合电化学原理的等效电路模型

15.1.2　电池模型参数辨识

15.2　电池荷电状态估算

15.2.1　无迹卡尔曼滤波

15.2.2　基于加权滑动窗口的算法改进

15.2.3　基于解耦参数及加权滑动窗口的荷电状态估算

15.3　实验验证及分析

15.3.1　测试实验

15.3.2　模型参数精度验证

15.3.3　模型精度对比

15.3.4　SOC估计效果

15.4　小结

参考文献