電池壽命不僅是消費者關心的問題，汽車廠商，科學界都在努力地想延長電池的續航壽命。

 

　　鋰電池的壽命受很多因素的影響：充電次數、放電深度、過充、過放、過冷、過熱、電極材料、電解液等等。

 

　　相信大家也看出來了，電池壽命主要與充放電有關，一個理論壽命為5年的磷酸鐵鋰電池，人們希望它能用6年甚至8年。

 

　　于是，怎么充電，何時充電，放電深度是多少成了很多人關心的話題。無論是購買手機還是電動汽車，銷售商都會告訴我們，將電池電量保持在20%到80%區間有利于延長電池壽命，不要過度充電，也不要過放電。

 

　　

 

　　經常過充電會導致鋰電池中的鋰離子跑動太快，不能安全到達負極，從而部分析出形成鋰金屬，降低電池容量；而經常過度放電則容易導致負極材料結構坍塌，造成電池熱失控。這些都會大大地減少電池的壽命。

 

　　最近，國際權威期刊《Nature Materials》發表了一篇學術論文，解決了鋰電池研究20多年來的關鍵技術問題并利用所了解的知識反過來讓電池達到自動延長壽命的目的。

 

　　這項研究由勞倫斯伯克利國家實驗室和麻省理工學院的研究人員合作完成。他們使用磷酸鐵鋰電池作為研究對象，因為這種電池目前是電動汽車市場上主要使用的電池，盡管它的能量密度不高，但是比較安全也相對便宜。

 

　　磷酸鐵鋰電池已經被研究了20年，迄今為止，它的壽命延長并未有太多的進展，兩個關鍵的技術問題沒有得到解決：第一個是電池材料在充放電時的機械力變化（如彈性和變形）問題；第二個是這個機械力變化如何在電池穩定時進行擴展和收縮的。

 

　　這些關鍵問題被很多人證明過會大大地影響電池的壽命，但是對這些發生在原子健間納米尺度上的變化知之甚少，從而導致研究進展緩慢。

 

　　得益于掃描透射電鏡高級X射線技術的發展，高分辨率 X 射線、電子和中子顯微鏡的新方法允許在納米尺度上直接可視化材料內部的變化。研究人員終于可以利用這些新的高分辨率顯微鏡技術清楚地拍攝到了這些機械應變反應。

 

　　在磷酸鐵鋰電池的充放電過程中，研究人員在掃描透射電鏡拍攝的二維圖像中清晰地看到了電池內部的機械變化。這些圖像很復雜，為了更好地理解這些圖像，研究人員利用了人工智能分析的手段。

 

　　是的，人工智能，我們所知的人工智能幾乎是很強大的，可以分析很多晦澀難懂的圖像和數據，從而找出規律并進行學習。

 

　　研究人員利用人工智能分析了這些原始的原子級別的顯微圖像后，準確地了解了電池充放電過程中磨損的原因，他們接著讓人工智能進行“逆向學習”，從這些被拍攝的磷酸鐵鋰電池內部磨損的圖像中來重建物理演變過程，再反過來預測新電池的性能、在實際使用中的可靠性以及材料如何隨著時間的推移而退化等。

 

　　除了探索新的替代電極材料，更令人興奮的是，研究人員準備利用人工智能的逆向學習能力從這些已知的電池內部磨損的圖像中進一步開發一種新的電池控制軟件，搭載新電池，可以自我管理充放電，從而達到使電池自我延長壽命的目的。

 

　　“這項工作已經在進行中，”研究論文的主要負責人Chueh 說。

 

　　他還說這是第一次可以在單納米尺度上可視化和測量這些力，有了人工智能的幫助，將來的鋰電池使用壽命會比現在長得多。