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Battery smart sensing via a virtual reference electrode
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AI
DOI：10.1038/s41467-026-76535-y.png)
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摘要
En 中文
电池安全由管理系统调控，该系统利用电流和电池电压来定义运行限制，但这些信号可能无法检测到锂金属镀层。负极电位可以揭示这种失效模式，但直接测量需要额外的参比电极，这在实际电池中难以实现。本研究介绍了一种虚拟参比电极，可在电池运行期间无需物理参比电极即可估算负极电位。该模型在三电极电池测量的负极电位数据上进行训练，仅利用两电极电池可获取的信号预测这一内部状态，均方根误差和平均绝对误差分别为0.023和0.018伏特。电子显微镜验证了预测的插层与锂金属镀层之间的转变接近热力学阈值。将虚拟参比电极集成到自适应充电中，可根据预测的失效风险调整电流，在测试的低负极-正极容量比条件下，使循环寿命延长8.25倍，相对于恒流恒压基准。更广泛地看，该框架可能无需改变电池化学或结构，即可实现对电池内部状态的虚拟传感。电池安全受隐蔽锂镀层的限制。本研究利用机器学习构建虚拟参比电极，从标准电池信号估算负极电位，检测镀层风险并使循环寿命延长8.25倍。
期刊
IF:
15.7
论文数:
9.4W
被引数:
91.2W
机构
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