動態(tài)
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發(fā)布了文章 2026-01-13 18:03
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專業(yè)解讀:多孔碲技術(shù)如何提升石榴石固態(tài)鋰金屬電池性能
采用固體氧化物電解質(zhì)的鋰金屬電池因其克服傳統(tǒng)鋰離子電池(LIBs)安全性和能量密度限制的潛力而備受關(guān)注。其中,在正極使用離子液體、負(fù)極使用固體氧化物電解質(zhì)的準(zhǔn)全固態(tài)鋰金屬電池,因能結(jié)合高負(fù)載正極和薄鋰金屬負(fù)極實(shí)現(xiàn)高能量密度而極具前景。然而,鋰金屬與固體電解質(zhì)界面不穩(wěn)定的鋰沉積/剝離會導(dǎo)致鋰枝晶生長,進(jìn)而引發(fā)短路和長循環(huán)穩(wěn)定性差的問題,阻礙了其商業(yè)化進(jìn)程。雖然 -
發(fā)布了文章 2025-12-11 18:03
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發(fā)布了文章 2025-12-09 18:02
AI大模型在鋰電行業(yè)的應(yīng)用:BatteryGPT實(shí)現(xiàn)鋰電池全生命周期衰退的早期精準(zhǔn)預(yù)測
鋰離子電池(LIBs)作為可再生能源存儲的核心載體,其性能狀態(tài)直接關(guān)系到系統(tǒng)的安全與效率。然而,電池的老化是一個漫長的非線性過程,特別是在早期循環(huán)中,性能衰退的跡象微乎其微,這使得基于早期數(shù)據(jù)預(yù)測電池的健康狀態(tài)、拐點(diǎn)以及壽命終點(diǎn)成為一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。本文開創(chuàng)性地將自然語言處理領(lǐng)域的生成式預(yù)訓(xùn)練Transformer(GPT)引入電池領(lǐng)域,提出了名為Bat