它使研究人员能够从纳米级别的X射线电影中提取电极颗粒吸收和释放锂离子的逐像素信息。

数十亿个微小颗粒被装入可充电锂离子电池电极中，它们负责储存电荷并在需要时提供能量来完成工作。这个过程的X射线电影显示了电池充放电过程中颗粒吸收和释放锂离子的情况。

如今，研究人员迈出了重要的一步，他们使用了一种称为“计算机视觉”的机器学习方法，更深入地分析了这些X射线电影的每个像素，发现了之前无法观察到的电池循环的物理和化学细节。

该研究团队报告称，这种新方法已经提出了一种使一种锂离子电池电极中数十亿纳米颗粒更高效地储存和释放电荷的方法。这个研究团队包括来自能源部SLAC国家加速器实验室、斯坦福大学、麻省理工学院和丰田研究所的研究人员，他们的研究成果于9月13日发表在《自然》杂志上。

斯坦福大学副教授、SLAC教职科学家和SLAC-Stanford电池中心主任威廉·朱厄表示：“到目前为止，我们可以制作出这些电池纳米颗粒工作的美丽的X射线电影，但这些电影的信息量非常丰富，理解颗粒功能的细微细节是一个真正的挑战。”

“现在我们可以获得之前无法获得的见解，”朱厄说。“这是我们工业合作伙伴发展更好电池更快的一种基于科学的基本信息。”

研究人员表示，这种发现复杂图像背后的物理原理的方法甚至可以为其他类型的化学和生物系统提供前所未有的洞察，例如胚胎发育过程中细胞的分裂。

无所遁形的电池揭示了它们的秘密

研究团队研究的电池颗粒由磷酸铁锂（LFP）制成。它们以数十亿个形式填充到许多锂离子电池的正极电极中，每个电极被薄层碳涂层包覆，以提高电极的电导率。

为了观察电池在工作时发生的情况，朱厄的团队构建了微小的透明电池。这种电池中，两个电极周围环绕着一个电解质溶液，其中含有可自由移动的锂离子。

当电池放电时，锂离子流入正极LFP电极并嵌入到其纳米颗粒中，就像是一辆辆车停在拥挤停车场中一样，形成一种称为插层反应的反应。当电池充电时，它们再次流出并流向相反的负极电极。

来自SLAC、斯坦福大学、麻省理工学院和丰田研究所的团队利用机器学习对这样的X射线电影进行逐像素的重新分析，发现了电池循环的新的物理和化学细节。这个动画是基于该团队在2016年制作的X射线图像。它显示了数十亿个锂离子电池电极中的纳米颗粒在充电（红色到绿色）和放电（绿色到红色）时锂离子的流入和流出情况，并展示了单个颗粒内部过程的不均匀性。来源：SLAC国家加速器实验室

“磷酸铁锂是一种重要的电池材料，因为它成本低廉，具有良好的安全记录，并且使用了丰富的元素，”丰田研究所能源和材料的高级主管布莱恩·斯托里说道。该研究工作是由丰田研究所通过加速材料设计与发现计划资助的。“我们正在看到LFP在电动汽车市场上的增加使用，所以这项研究的时机不能再好了。”

合作历史和之前的工作

朱厄和巴赞特在八年前开始合作进行电池研究。巴赞特之前已经做了很多关于锂离子在LFP颗粒中移动时形成的模式的数学建模工作。朱厄一直在使用劳伦斯伯克利国家实验室先进光源的先进X射线显微镜制作纳米级电池颗粒工作的电影，其细节小到十亿分之一米。

2016年，他们的研究团队发表了关于锂离子在个别LFP纳米颗粒中流动的突破性纳米级电影。

然后，该团队在丰田研究所的资助下开始使用在麻省理工学院开发的机器学习工具，大大加快电池测试和从众多可能的充电方法中找到最佳方法的过程。他们将寻找数据中的模式的传统机器学习与从实验中获得的知识和由物理学引导的方程结合起来，发现并解释了缩短快速充电锂离子电池寿命的过程。