SSB蓄电池电化学数据预测电池寿命与失效的局限性

2026-04-10 20:04:37

电池作为电化学装置，其行为研究最有效的手段当属电化学表征技术。特别是电池寿命与失效评估，通常通过电循环寿命测试和日历寿命测试进行；电化学寿命数据在电池寿命预测中的应用价值日益凸显，无论是基于物理模型还是数据驱动的机器学习与人工智能模型皆是如此。本研究表明，电化学数据虽对捕捉多种关键电池失效模式不可或缺，但存在局限性——包括储层耗尽"拐点"、机械失效以及潜在缺陷引发的内部短路等现象。要实现这些关键失效机制的早期预测，必须结合其他信息源：电池设计参数、制造过程遥测数据、老化条件参数和/或补充表征测试。简而言之，只有通过将内部状态的其他测量数据与电化学表征相结合，才能实现预测准确性的提升。

引言

电池是电化学器件，而电化学表征是最基础的一类电池测试方法。事实上，电化学表征技术功能强大且形式多样¹；包括恒电流测量、²^,³^,⁴恒电位测量、⁵阻抗谱分析、⁶^,⁷间歇滴定技术在内的多种技术手段⁸此外，还可采用多种方法表征电池行为特征。其中，电池寿命测试最常通过电化学循环充放电实现，通过测量容量/能量的持续衰减及内阻的逐步升高来完成评估。³^,⁴^,⁹^,¹⁰^,¹¹^,¹²寿命测试耗时漫长——部分原因在于现代商用电池在实际应用中的使用寿命可超过二十年³^,¹¹^,¹³——因此这成为阻碍新型/改进型电池设计及新应用领域研发（R&D）的主要瓶颈。
为缩短寿命测试所需时间，电池领域已研究了一系列寿命建模方法，从原子尺度¹⁴^,¹⁵到经验模型。⁹^,¹⁰^,¹⁶其中，利用机器学习或人工智能（ML/AI）通过早期寿命数据预测后期寿命数据的数据驱动模型受到了广泛关注。¹³^,¹⁶^,¹⁷^,¹⁸这类模型可应用于多种预测场景，包括早期寿命预测和早期轨迹预测。¹⁹该方法已在诸多应用中展现出显著成效，例如通过早期循环数据准确预测循环寿命¹³^,²⁰^,²¹甚至包括地层数据，¹⁷^,²²^,²³尽管我们提醒注意，许多已发表的研究构建的模型存在信息泄露问题，这些模型并未针对其应用场景进行恰当设计。²⁴鉴于这种方法有望消除电池研发中最耗时的瓶颈环节，众多学术机构、工业企业、初创公司和政府项目已投入大量资源，将机器学习/人工智能技术应用于电化学数据以实现电池寿命预测。²⁵^,²⁶
电池学界存在一种假说：基于海量电池电化学测试数据训练的人工智能模型能够预测所有电池老化与失效模式。然而我们认为，该假说中隐含的诸多假设在理论上均可被证伪。具体而言，许多电池失效案例在故障实际发生前，其电化学信号均无法被观测到。本研究论证了电化学数据虽对预测电池寿命与失效具有必要性，但其本身并不构成充分条件。我们通过三类典型且严重的电池失效案例（储质耗尽失效、电池机械失效和潜在局部缺陷）揭示了电化学方法的局限性。针对每种失效类型，电化学手段均无法提供预测所需的全部输入参数。随后我们探讨了突破这些限制的可行路径——特别是通过设计信息、制造遥测数据、先进表征技术和/或建模手段获取补充数据。最后，我们通过电池健康与人体健康的预后类比，阐释了综合表征体系的价值。本研究旨在推动学界整合多元数据源，构建基于物理机理与数据驱动的复合模型，以实现更精确的电池寿命与失效预测。

上一篇：SSB蓄电池优化电动汽车共享系统运营与电池管理：整合V2G、B2G与换电策略

下一篇：SSB蓄电池通过正极材料设计推动水系铝离子电池发展：小型综述