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这项近日发表在《科学》杂志上的新研究,由美国能源部SLAC国家加速器实验室研究人员以及普渡大学、弗吉尼亚理工大学和欧洲同步加速器辐射设施的同事共同实施。研究人员使用计算机视觉技术,研究构成电池电极的单个粒子如何随着时间的推移而分解。
研究人员表示,电池粒子就像人一样,“我们开始都走自己的路,但途中我们会遇到其他人,最终我们会成群结队,朝着同一个方向前进。要了解峰值效率,我们不但需要研究粒子的个体行为,还需要研究这些粒子在群体中的行为方式”。
研究人员用X射线研究了电池阴极。在经历了10或50个充电周期后,他们使用X射线断层扫描重建了阴极的3D图像。他们将这些3D图片切割成一系列2D切片,并使用计算机视觉方法来识别粒子。
最后,他们确定了2000多个单独的粒子,为此他们不仅计算了单个粒子的特征,例如大小、形状和表面粗糙度,还计算了更多的全局特征,例如粒子彼此直接接触的频率以及粒子形状的变化程度。
研究人员接着发现了一个引人注目的模式:在10次充电循环后,最大的因素是单个粒子的特性,包括粒子的球形程度以及粒子体积与表面积的比率。然而,在50个循环之后,配对和组属性推动了粒子分解。
研究人员表示,这不再只是粒子本身,重要的是粒子—粒子相互作用,因为这意味着制造商将可开发控制这些特性的技术。如使用磁场或电场将细长的粒子彼此对齐,新结果表明这将延长电池寿命。
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